1.一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：对待评价图像进行边缘检测，得到边缘像素点；

将上述图像划分为边缘块和平滑块；

利用上述边缘块中各边缘像素点的局部标准差和权值，得到整个图像的质量分数，具体包括如下步骤：计算边缘像素点的质量分数I(ei)；I(ei)＝m(ei)*1/δ(ei)式中，m(ei)为边缘像素点的权值，δ(ei)为边缘像素点的局部标准差；

对边缘块中所有边缘像素点的质量分数求和，得到边缘块的质量分数ID；

将上述得到的所有边缘块的质量分数求平均值，得到整个图像的质量分数Q；

所述各边缘像素点的权值为：

式中，ei为边缘像素点，m(ei)为边缘像素点的权值，P(ei)为边缘像素点的模糊检测概率,PJNB为最小可见模糊检测概率；

所述边缘像素点的模糊检测概率P(ei)具体计算公式为：其中w(ei)是边缘像素点ei的宽度，wJNB(ei)是最小可见模糊宽度，β是通过最小二乘拟合获得的常数；

所述各边缘像素点的局部标准差为 其中v(m,n)为边缘像素点在局部区域内的方差，所述局部区域大小取(2k+1)*(2k+1),其中，k为正整数，局部区域的中心为(m,n)；所述v(m,n)计算公式为：式中， 是局部区域内所有像素点的平均灰度值，x(i,j)为局部区域内像素点(i，j)的灰度值，m、n分别为边缘像素点的横、纵坐标值，k为确定局部区域大小的参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将图像划分为边缘块和平滑块，具体地包括：按照图像大小及精度要求将图像进行分块；

将上述分块得到的图像块按照阈值T划分为边缘块和平滑块。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，阈值T根据边缘像素点占该块所有像素点的比例来确定。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘块的质量分数ID的计算公式为：式中，m(ei)为边缘像素点的权值，δ(ei)为边缘像素点的局部标准差。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述整个图像的质量分数Q的计算公式为：式中，M为整个图像的边缘块个数，ID为边缘块的质量分数。