1.基于互补性组合特征与多相回归的盲图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)对测试图像进行互补性组合特征提取：

1-1：将测试图像统一转换为YCbCr通道；

1-2：分别在亮度分量Y通道、蓝色色度分量Cb通道、红色色度分量Cr通道上计算小波域全局幅度分布特征P＝[PY,PCb,PCr]；

1-3：在各通道上计算局部小波域方向梯度直方图HoG特征Q＝[QY,QCb,QCr]；

1-4：在亮度分量Y通道上计算局部二值模式特征LBP；

1-5：将小波域全局分布特征P、局部小波域方向梯度直方图HoG特征以及局部二值模式特征LBP联起来得到总的互补性组合特征步骤2)将测试图像的互补性组合特征 输入训练好的支持向量机SVM分类器对测试图像进行分类，SVM分类器输出该测试图像所属失真类型标签；

步骤3)计算测试图像与所属失真类型中所有训练图像的相似度，根据相似度从大到小顺序选择前K个测试图像组成训练集，用训练集训练支持向量回归器SVR；

步骤4)将测试图像的互补性组合特征 输入SVR，SVR输出测试图像的质量打分。

2.如权利要求1所述基于互补性组合特征与多相回归的盲图像质量评价方法，其特征在于，使用卡方距离来表示测试图像与分类中所有训练图像的相似度，卡方距离越小，两幅图像相似度越大。

3.如权利要求1所述基于互补性组合特征与多相回归的盲图像质量评价方法，其特征在于，K为30。

4.如权利要求1所述基于互补性组合特征与多相回归的盲图像质量评价方法，其特征在于，计算小波域全局幅度分布特征P＝[PY,PCb,PCr]的具体方法是：其中， 表示通道i的第k个子带的小波系数幅度集合，i＝Y,Cb,Cr，L表示每个同道中小波子带总数，h(.)表示直方图统计算子，norm(.)表示归一化算子。

5.如权利要求1所述基于互补性组合特征与多相回归的盲图像质量评价方法，其特征在于，计算局部小波域方向梯度直方图HoG特征时，将梯度方向量化到8个方向，采用梯度幅值投票进行HoG统计，8个方向分别为0度、45度、90度、145度、180度、225度、270度、315度。