图象退化检测通常包括对图像质量的评估和分析，以确定图像是否存在退化现象以及退化的程度。
噪声检测：检测图像中是否存在噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等。
模糊检测：评估图像是否模糊，包括运动模糊、散焦模糊等。
对比度检测：检查图像的对比度是否合适，是否存在过亮或过暗的区域。
颜色失真检测：检测图像的颜色是否准确，是否存在偏色或色彩失真。
分辨率检测：确定图像的分辨率是否满足要求，是否存在分辨率下降的情况。
压缩失真检测：评估图像在压缩过程中是否产生失真，如块效应、模糊等。
图像锐化检测：检测图像是否经过过度锐化处理，导致边缘出现锯齿状。
图像增强检测：检查图像是否经过增强处理，如对比度增强、色彩增强等。
图像去噪检测：评估图像去噪处理的效果，是否有效去除噪声。
图像恢复检测：检测图像恢复处理的效果，是否能够恢复受损的图像。
图像配准检测：检查图像配准的准确性，是否存在配准误差。
图像拼接检测：评估图像拼接的质量，是否存在拼接痕迹或错位。
图像融合检测：检测图像融合的效果，是否能够自然地融合不同的图像。
图像分割检测：检查图像分割的准确性，是否能够正确地分割出目标物体。
图像识别检测：评估图像识别的准确率，是否能够准确地识别出目标物体。
图像分类检测：检测图像分类的准确性，是否能够正确地将图像分类到相应的类别。
图像检索检测：评估图像检索的效果，是否能够快速准确地检索到相关的图像。
图像压缩检测：检查图像压缩的效率和质量，是否能够在保证图像质量的前提下实现有效的压缩。
图像加密检测：检测图像加密的安全性，是否能够有效地保护图像的隐私。
图像水印检测：评估图像水印的鲁棒性，是否能够抵抗各种攻击。
图像质量评价：综合评估图像的质量，包括主观评价和客观评价。
图像退化原因分析：分析图像退化的原因，以便采取相应的措施进行修复或改进。
图像退化模型建立：建立图像退化的数学模型，以便更好地理解和预测图像退化的过程。
图像退化修复算法研究：研究图像退化修复的算法，提高图像修复的效果和效率。
图像退化检测系统开发：开发图像退化检测的系统，实现自动化的图像退化检测和分析。
图像退化检测标准制定：制定图像退化检测的标准，规范图像退化检测的方法和流程。
图像退化检测技术培训：开展图像退化检测技术的培训，提高相关人员的技术水平和能力。
