图像质量评估算法的 伪代码

图像质量评估（Image Quality Assessment, IQA）算法的伪代码一般会包括以下几个步骤，用于模拟图像质量主观或客观评估的过程：

function IQA_algorithm(image, reference_image):
    # 初始化评估指标
    PSNR = calculate_PSNR(image, reference_image)       # Peak Signal-to-Noise Ratio (客观评分)
    SSIM = calculate_SSIM(image, reference_image)       # Structural Similarity Index (客观评分)
    MOS = subjective_score(image, reference_image)       # Mean Opinion Score (主观评分)

    # 客观评分部分
    objective_score = PSNR + SSIM

    # 主观评分部分（如果采用用户调查）
    if use_subjective:
        # 用户收集样本，给定一组相似对比图对
        user_responses = collect_user_feedback(image, reference_image)
        MOS = average(user_responses)

    # 结合客观和主观分数，综合判断图像质量
    if objective_score > THRESHOLD and MOS > MIN_MOS:
        image_quality = 'Good'
    elif objective_score < MIN_OBJECTIVE and MOS < MAX_MOS:
        image_quality = 'Bad'
    else:
        image_quality = 'Average'

    return image_quality, MOS, objective_score

# 相关辅助函数...

在这个伪代码中，`calculate_PSNR()` 和 `calculate_SSIM()` 分别计算峰值信噪比和结构相似性指数；`collect_user_feedback()` 是获取用户对图像质量的满意度打分；`objective_score` 和 `MOS` 分别代表客观和主观的平均质量评分。