立体图像在采集、压缩、储存、传输和显示等过程中不可避免的会产生降质现象,进而影响人们的立体视觉感受。因此,确定一个评价立体图像失真程度的立体图像质量评价模型是目前立体成像技术领域亟待解决的主要问题之一。视觉显著性作为一种人类视觉系统高级特性,是指人眼对图像不同区域分配的注意力强度不同。本文基于视觉显著性提出两种方法对立体图像质量进行客观评价。第一种方法根据图谱求取立体图像左右视点的显著图,考虑中央偏移因子对显著图的影响得到优化的显著图,进而采用左右视点的显著图分别与相应视点的质量图加权得到最终左右视点的质量值,最后加权平均左右视点的质量值得到最终的客观评价值。论文还分析了直接利用中央偏移因子加权立体图像质量客观评价方法。第二种方法,本文根据视觉显著性和深度信息,提出了基于立体视觉显著性的立体图像质量客观评价算法。首先提取失真右视点的显著特征,使用失真绝对差值图作为深度信息以确定初始立体视觉显著图;接着,考虑中央偏移和中心凹特性的影响,对立体视觉显著图进行优化;然后,结合左右视点的质量图与绝对差值图的质量图,进而得到失真立体图像对的质量图;最后,立体视觉显著图和失真立体图像对的质量图加权求和,得到最终的质量客观评价值。实验结果表明本文算法获取的客观评价值与主观评价结果具有较高的一致性。为验证本文算法的性能,实验选取常见的JPEG压缩失真、高斯模糊失真和高斯白噪声失真的立体图像为实验素材,并将本文提出的客观评价方法与其他客观评价方法进行对比。实验结果表明,采用显著性的图谱立体图像质量方法优于直接采用中央偏移因子的方法。而且将本文第二种方法与第一种方法进行比较,第二种方法与主观MOS的相关度最高。与该领域其他客观评价方法相比,本文提出算法的性能均有明显的提高,与主观评价结果具有较高的一致性。