与ISO/IEC 13660相比较，ISO/ IEC TS 24790的质量属性测度中考虑了人眼的视觉特性，使其计算结果更能反映视觉感知效果。该标准最初为ISO/ IEC TS 24790：2012—信息技术—办公用品—硬拷贝用图像质量属性的测量—单色文本和图形图像（Information technology-Office equipment-Measurement of image quality attributes for hardcopy output-Monochrome text and graphic images），最新的修订版本为ISO/ IEC TS 24790：2017。
ISO/ IEC TS 24790也同ISO/IEC 13660一样适用于由文字、图形和其他图像对象组成的单色图像，这些图像具有单色（通常是白纸上的黑白图像）或半色调的两个色调，不包括连续调图像、彩色图像等，主要是打印机和复印机的单色文档。
由于开发时间有限，ISO/IEC 13660：2001存在许多问题没有解决。主要表现为：
（1）测量系统的一致性校准方法只规定了以4个线属性测度（暗度、线宽、粗糙度和模糊度）的目标值实施，其余的10个属性测度量没有相应的校准规范。
（2）物理测量量（线宽、空洞）和心理物理量（暗度、颗粒度等）交织在一起，都被定义为图像质量属性。
（3）测量系统一致性校准的目标值宽容度太大，不利于一致性的保证。
（4）对字符和线条图像质量的测量结果变化较大，与主观评价不相符合。
为此，在2006年1月开始了对ISO/IEC 13660标准的修订工作，2012年形成了修订后的标准ISO/ IEC TS 24790：2012，在ISO/IEC 13660的基础上加入了新的内容，以解决ISO/IEC 13660存在的问题。主要工作体现在以下几个方面：
（1）在大面积图像区域质量属性中加入了打印机和复印机硬拷贝输出常见的条带质量缺陷测度。
（2）测量系统的一致性校准测试图中规定了3个线条体现的所有线质量测度，以及大面积图像区域所有的质量测度，且目标值的浮动范围大大减小。
（3）测量用扫描仪的基本分辨率从600spi提高到1200spi，以减少测量波动。(www.xing528.com)
（4）ISO/IEC 13660中定义的几乎所有质量属性都在ISO/ IEC TS 24790：2012中重新定义，以消除物理量测度和心理物理因素的混合。
（5）为了提高图像质量测度与主观评价之间的对应性，对7个图像质量属性测度进行了实验验证，选择与主观评价相关性最高的图像质量测度预测算法。实验验证工作由中国、日本、美国、韩国和荷兰五个国家进行。
该标准定义的图像质量属性测度包括大面积图像属性量（Large area graphic imageattributes）7个，字符和线图像属性量（Character and line image attributes）7个。
与ISO/IEC 13660相比，ISO/ IEC TS 24790：2012的质量属性测度不仅是简单的数量上的差异，而是定义上的较大变化。比如，大面积图像属性中的颗粒度和斑点的计算中考虑了人眼的感知特性，通过小波处理实现了不同空间频率范围的亮度波动度量，以体现人眼视觉的感知及物理量测度和心理物理因素混合现象的消除。
其后的工作，ISO/ IEC TS 24790：2017又取代了ISO/ IEC TS 24790：2012。
较之ISO/ IEC TS 24790：2012版本，ISO/ IEC TS 24790：2017最大的变化是：根据测试评价实验中图像质量属性量的测量方法，对测量仪器的一致性校准图标进行了修正；开发了一种能够自动测量所有图像质量属性测度的测量工具，并使用该工具得到了所有一致性校准图标的目标值和切合实际的容差。
而在图像质量属性测度的定义上，ISO/ IEC TS 24790：2017与ISO/ IEC TS 24790：2012具有相同的物理含义，仅个别的表述词汇不同。质量属性测度及表述词汇对比如表1-2所示。
表1-2 ISO/ IEC TS 24790：2012与ISO/ IEC TS 24790：2017的图像质量属性量及比较
从表1-2看出，ISO/ IEC TS 24790：2017仅用“大面积区域空洞（Large area void）”名称取代了ISO/ IEC TS 24790：2012中的“空洞（Void）”，但两者定义完全相同；又用 “字符空洞（Character void）” 名称取代了“填充（Fill）”，两者定义亦完全相同。
还有一点变化是，在“颗粒度（Graininess）”和“斑点（Mottle）”的求解中，ISO/IEC TS 24790：2017较ISO/ IEC TS 24790：2012将测量仪器采集的图样数字化图像对应的亮度因子R、G、B转换为CIEXYZ亮度Y值的计算公式更加精确。
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