图像质量评估（英语：Image Quality Assessment IQA）是一个量化图像品质的方法，用来判定图像准确性的高低。一般使用两种方法评估图像质量：主观评估和客观评估。主观评估方法是基于观看者对图像的感知评估，能真实反映观看者的视觉感知。而客观评估方法是基于数学计算模型来预测图像质量。
客观和主观方法彼此之间并非一定一致，观看者可能会察觉到一组图像中质量的明显差异，而数学模型算法可能观察不出。
另外，主观方法成本昂贵，需要大量人员，且不可能实时自动化。因此，图像质量评估研究的目标是设计基于数学模型的客观评估算法，该算法应与主观评估相一致。
主观图像质量评估方法是从人的主观感知来评估图像质量，观察者会观察原始参考图像和失真图像，并给予失真图像评分。一般采用平均意见分数或平均主观得分差异（英语：Differential Mean Opinion Score，DMOS）表示。
客观图像质量评估分为全参考图像质量评估、部分参考图像质量评估和无参考图像质量评估三种类型。
衡量客观图像质量评估的指标通常比较模型客观值与主观值之间的差异及相关性。常见的方法有两种，分别是皮尔逊线性相关系数(Pearson linear correlation coefficient，PLCC)和斯皮尔曼等级相关系数(Spearman rank-order correlation coefficient，SROCC)
