1.一種圖像質(zhì)量評估方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取預定數(shù)量的樣本圖像，提取每個所述樣本圖像中與所述樣本圖像的Gabor小波變換特征信息、YCbCr顏色空間特征信息和MSCN系數(shù)統(tǒng)計特征信息相關(guān)的預設(shè)特征值；
根據(jù)提取的每個所述樣本圖像中的所述預設(shè)特征值，并利用支持向量機SVM方法進行訓練得到一SVM分類器；
接收一輸入圖像，根據(jù)所述SVM分類器對所述輸入圖像進行評估預測得到一評估結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，在提取每個所述樣本圖像中與所述樣本圖像的Gabor小波變換特征信息、YCbCr顏色空間特征信息和MSCN系數(shù)統(tǒng)計特征信息相關(guān)的預設(shè)特征值之前，所述方法還包括：
對每個所述樣本圖像進行預處理，并將預處理后的每個所述樣本圖像分割成多個子圖像；
所述提取每個所述樣本圖像中與所述樣本圖像的Gabor小波變換特征信息、YCbCr顏色空間特征信息和MSCN系數(shù)統(tǒng)計特征信息相關(guān)的預設(shè)特征值包括：
提取每個所述樣本圖像中的每個所述子圖像中與所述子圖像的Gabor小波變換特征信息、YCbCr顏色空間特征信息和MSCN系數(shù)統(tǒng)計特征信息相關(guān)的預設(shè)特征值。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述方法，其特征在于，所述提取每個所述樣本圖像中的每個所述子圖像中與所述子圖像的Gabor小波變換特征信息、YCbCr顏色空間特征信息和MSCN系數(shù)統(tǒng)計特征信息相關(guān)的預設(shè)特征值包括：
提取每個所述子圖像在YCbCr顏色空間每一通道對應的第一特征值；
提取每個所述子圖像進行了Gabor小波變換后的小波圖像的第二特征值；
提取每個所述子圖像的亮度圖像在水平、豎直、主對角、次對角四方向鄰域MSCN系數(shù)對應的第三特征值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述方法，其特征在于，所述提取每個所述子圖像在YCbCr顏色空間每一通道對應的第一特征值包括：
將每個所述子圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr顏色空間得到Y(jié)、Cb、Cr每個通道的子圖像；
為所述Y、Cb、Cr每個通道的子圖像擬合一廣義高斯分布模型；
提取所述Y、Cb、Cr每個通道對應的所述廣義高斯分布模型的模型參數(shù)并作為所述第一特征值。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述方法，其特征在于，所述提取每個所述子圖像進行Gabor小波變換后的小波圖像的第二特征值包括：
將每個所述子圖像進行歸一化處理并轉(zhuǎn)換為灰度圖像；
對所述灰度圖像進行Gabor小波變換獲得預設(shè)兩個頻譜上各自對應的預設(shè)四個角度方向上的共8個小波圖像；
為所述8個小波圖像分別擬合一廣義高斯分布模型并提取對應的每個所述廣義高斯分布模型的模型參數(shù)作為所述第二特征值。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述方法，其特征在于，所述提取每個所述子圖像的亮度圖像在水平、豎直、主對角、次對角四方向鄰域MSCN系數(shù)對應的第三特征值包括：
根據(jù)RGB顏色空間的每個所述子圖像計算得到對應的亮度圖像：
計算所述亮度圖像在水平、豎直、主對角、次對角四方向鄰域MSCN系數(shù)；
分別用非對稱廣義高斯模型擬合所述四方向鄰域MSCN系數(shù)并估計相應的所述非對稱廣義高斯模型的模型參數(shù)以作為所述第三特征值。
7.根據(jù)權(quán)利要求1～6任一項所述方法，其特征在于，所述方法還包括：
在根據(jù)所述SVM分類器評估預測所述輸入圖像得到一評估結(jié)果后，判斷所述評估結(jié)果是否滿足一預設(shè)條件；
當所述評估結(jié)果滿足所述預設(shè)條件時，將所述輸入圖像存儲至一數(shù)據(jù)庫中。
8.一種圖像質(zhì)量評估裝置，其特征在于，所述裝置包括：
特征提取模塊，用于獲取預定數(shù)量的樣本圖像，提取每個所述樣本圖像中與所述樣本圖像的Gabor小波變換特征信息、YCbCr顏色空間特征信息和MSCN系數(shù)統(tǒng)計特征信息相關(guān)的預設(shè)特征值；
數(shù)據(jù)訓練模塊，用于根據(jù)提取的每個所述樣本圖像中的所述預設(shè)特征值，并利用支持向量機SVM方法進行訓練得到一SVM分類器；以及
質(zhì)量評估模塊，用于接收一輸入圖像，根據(jù)所述SVM分類器對所述輸入圖像進行評估預測得到一評估結(jié)果。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
圖像預處理模塊，用于在提取每個所述樣本圖像中與所述樣本圖像的Gabor小波變換特征信息、YCbCr顏色空間特征信息和MSCN系數(shù)統(tǒng)計特征信息相關(guān)的預設(shè)特征值之前，對每個所述樣本圖像進行預處理，并將預處理后的每個所述樣本圖像分割成多個子圖像；
所述特征提取模塊，用于提取每個所述樣本圖像中的每個所述子圖像中與所述子圖像的Gabor小波變換特征信息、YCbCr顏色空間特征信息和MSCN系數(shù)統(tǒng)計特征信息相關(guān)的預設(shè)特征值。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述裝置，其特征在于，所述特征提取模塊，用于：
提取每個所述子圖像在YCbCr顏色空間每一通道對應的第一特征值；
提取每個所述子圖像進行了Gabor小波變換后的小波圖像的第二特征值；
提取每個所述子圖像的亮度圖像在水平、豎直、主對角、次對角四方向鄰域MSCN系數(shù)對應的第三特征值。