1. 失真度评估
峰值信噪比（PSNR）：这是一种常见的客观评价方法，它基于均方误差（MSE）计算，PSNR值越高，表示图像在压缩后与原始图像的差异越小，质量越好。PSNR简单计算，但可能不完全反映人眼对图像质量的感知。
均方根误差（RMSE）：与PSNR相关，RMSE是MSE的平方根，较低的RMSE值意味着更接近原始图像。
2. 结构相似性评估
结构相似性指数（SSIM）：考虑到人眼对图像结构变化的敏感性，SSIM评估图像的亮度、对比度和结构相似度，比PSNR更能反映视觉感知质量。
多尺度结构相似性（MSSSIM）：进一步改进SSIM，通过多尺度分析来更全面地评估图像质量。
信息量加权的结构相似性（IWSSIM）：考虑了图像的信息内容，对结构相似性进行了加权评估。
3. 相关系数
线性相关系数（LCC） 和 Spearman秩相关系数（SROCC）：这些指标用于衡量预测的图像质量评分与人类主观评价之间的相关性，SROCC特别关注预测值的单调性，即质量评分是否随图像质量的提高而增加。
4. 其他高级方法
随着深度学习的发展，出现了更多基于神经网络的图像质量评估模型，这些模型能够更接近人眼的感知，例如一些CVPR 2020的论文中提到的方法，它们可能针对特定任务或场景进行优化，并且可能有开源代码和数据集供研究者使用。
5. 主观评价
尽管客观指标很重要，但最终的图像质量评估往往还需要结合主观评价，即通过人群测试，让观察者对图像质量进行打分，这种方法虽然耗时耗力，但能提供最直接的用户体验反馈。
6. 实际应用中的考虑
在实际应用中，选择哪种评估方法取决于具体需求，比如是需要快速的客观评估，还是更准确但成本较高的主观测试。对于特定的应用场景，如图像传输、存储或特定领域的图像处理（如人脸识别），可能需要定制化的质量评估标准。
图像压缩后的质量评估是一个综合考量多个因素的过程，既包括数学上的精确度量，也包括对人类视觉感知的模拟。
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