评价的结果可用一定数量的观察者给出的平均分数求得。平均分数按照公式 计算得到：
式中， 
为图像属于第 i 类的分数， 
为判定该图像属于第i类的观察者人数。为了保证图像主观评价在统计上有意义， 参加评分的观察者至少应有 20 名， 其中包括一般观察者和专业人员。
为图像属于第 i 类的分数， 为判定该图像属于第i类的观察者人数。为了保证图像主观评价在统计上有意义， 参加评分的观察者至少应有 20 名， 其中包括一般观察者和专业人员。 图像质量的主观评价方法的优点是能够真实的反映图像的直观质量，评价结果可靠，无技术障碍。但是主观评价方法也有很多缺点，如需要对图像进行多次重复实验，无法应用数学模型对其进行描述，从工程应用的角度看，耗时多、费用高，难以实现实时的质量评价。在实际应用中，主观评价结果还会受观察者的知识背景、观测动机、观测环境等因素的影响。此外，主观质量评价无法应用于所有场合，如需要进行实时图像质量评价的领域。
一、客观评价
图像质量的客观评测是根据人眼的主观视觉系统建立数学模型，并通过具体的公式计算图像的质量。相比主观评测，客观评价具有可批量处理、结果可重现的特点，不会因为人为的原因而出现偏差。
一般来说，图像质量客观评价会分成九个评测项目，曝光、清晰度、颜色、质感、噪音、防手抖、闪光灯、对焦和伪像，每一个评测项目往往还会分成好几个评测小项目，如伪像就要测试锐化、畸变、暗角这些项目。通过测试这些项目，通过科学的计算，可以非常直观地看到图像的性能的各个方面的表现有何不足。
下面，我以我们做的《用数据说话-主流行车记录仪图像质量剖析》报告为例，要做好行车记录仪的图像质量客观评测就需要对以下这些项目进行测试。
那么这些项目是怎么测的呢？答案是：光源+测试卡+软件。
众所周知的是，我们之所以能看到物体，那是因为外界物体发出的光或反射物体的光，我们才能看物体。所以，我们在测试图像质量的时候我们就会采用各种各样的灯源模拟各种光照环境，如室外明亮环境、夜晚昏暗环境等等，测试图像在这些光照环境下的表现。
光源的选择非常多，如日本京立的LV-9500就是最被广泛使用的光源之一，可以被用在相机、单反、手机、行车记录仪等的图像质量测试。
测试卡的类型和功能也是非常的多，有分辨率测试卡、灰阶测试卡、MTF测试卡等等，根据不同的测试项目选择合适的测试卡。
测试软件系统比较少，在国际上比较有名的是Imatest和DxO Analysis，两个软件系统相比较，DxO测试的项目更多，结果也会更加稳定一些。