与二维图像相比，3D立体图像有着不可比拟的优势，立体感更强，信息量更大，人的主观感受更强烈，有着很真实的视觉体验和无法比拟的临场感。3D技术已经成为当前国内外学者研究的热点，是很有发展前景的技术。获取立体图像之后需要对图像的质量进行客观评估。图像质量评估方法按照评估主体的不同可以分为主观评估方法和客观评估方法两种。其中主观评估是由评估者完成的，是客观评价方法的一个重要依据，主观评估数据的有效性直接关系到客观图像质量评估算法的优劣。客观图像质量评估方法是进行图像质量评估研究的重点。然而3D立体图像领域尚没有很好的算法对图像质量进行评估，其主要的原因是因为没有可以用于进一步研究的主观数据库。本文就是为了以后继续开展立体图像质量评估的研究而进行的，主要完成的主要任务有：选取EPFL数据库中十个场景中主观评分最高立体图像，对图像进行四种不同类型的失真（JPEG压缩、 JPEG2000压缩、高斯白噪声、高斯模糊），每个失真类型挑选50幅不同失真等级的图像合成立体图像。分别对五十组图像进行评分最后对得出的数据进行有效的处理。并采用常用的峰值信噪比（PSNR，PeakSignal to Noise Ratio）和结构相似度（SSIM，structural similarity index measurement）评估方法对数据库进行验证。本文很好的完成了数据库的建立，详细描述了主观数据库的建立，并对数据按照通用的算法进行了验证。实验结果表明，该数据是有效的，是可以作为后续研究的基础的。