随着数字图像技术的发展，在各种日常应用中，如图像检索、人脸识别、图像处理等方面，都需要高质量的图像。但是，随着摄影设备的日益普及，有许多质量较低的图像。因此，检测和评估图像质量变得越来越重要。图像质量检测是用于检测并识别低质量图像和高质量图像之间的差异，并对其进行评估的过程。本文将介绍一些常见的图像质量检测方法。
首先，最简单的图像质量检测方法是通过人工观察图像并提供主观评价。但是，这种方法显然是耗时且不可靠的，并且容易存在主观误差。因此，开发自动化的、客观的图像质量检测方法变得至关重要。
其次，传统的图像质量检测方法包括全参考图像质量评估、局部参考图像质量评估和无参考图像质量评估。全参考图像质量评估将测量图像的质量与高质量的参考图像进行比较。这个方法的局限性在于需要高质量的参考图像，因此，在现实场景中，不一定总是有一个高质量的参考图像。局部参考图像质量评估只考虑图像中的局部区域，这种方法能够避免全参考图像质量评估方法中过度依赖参考图像的缺点。但是由于其方法依赖于对基础质量分量（如图像对比度、清晰度等）的人工设计，所以其表现也可能是不完美的。无参考图像质量评估方法是当没有参考图像时使用的评估方法。这种方法的主要思想是根据图像本身的特征来评估其质量，例如灰度分布、梯度等。
随着深度学习和人工智能的发展，现代图像质量评估方法已经从传统的基于规则、基于边缘检测和基于特征分类的方法转向深度学习和卷积神经网络（CNN）方法。CNN已经被证明在图像分类、目标检测和识别等领域中表现良好。因此，现在许多研究人员都开始将CNN应用于图像质量检测。CNN可以对整个图像进行全局处理，可检测的质量参数范围更广泛，并且能够更准确地探测错误区域。
最后，需要注意的一点是，图像质量检测是一个非常复杂的过程，不可能有一种完美的方法来适应所有应用场景，也不能保证100%的准确性。因此，在选择和应用方法时，需要选择最适合特定任务的方法。