近年来,随着3D立体显示技术的迅猛发展,越来越多的人们开始关注立体图像及视频。源于它能给人们带来巨大的视觉上的冲击和更加身临其境的感受。然而,3D观看的安全问题却成为了人们需要克服的主要挑战之一。在观看过程中,视觉不适和视觉疲劳是由很多因素导致的,如:超过人类双眼的调节范围过度的视差、左右视点图像的不匹配、辐辏-调节冲突等。在本文,首先基于对立体图片拍摄系统的学习,提出了本研究团队立体图像拍摄系统的配置方案,以获得更精确更加舒适的立体图片和视差图。接着基于显著图对立体图像的舒适程度进行预测,并将图像中的显著不舒适区域进行可视化操作。最后,提出了一种基于显著自适应的非线性映射方法来改善立体图像在显示中的视觉不舒适。本文的主要工作可以总结为以下几点:1.立体内容越来越受到人们的关注与喜爱,但是如何得到质量较好立体感较强的图片成了关键。鉴于此,本文提供了一套立体图片的拍摄系统,此系统是由一个三目相机和TOF深度相机组合而成,它可以实时获取立体图像和对应的深度图像。2.在观看立体图像的过程中,我们发现视觉注意和视觉不适分别取决于不同的因素。视觉注意主要取决于图片的显著信息,而视觉不适则更大程度上取决于视差信息,过度视差将导致视觉不适。基于这一个新的概念模型,本文采用阈值分割的方法,得到图像中的显著不舒适区域,并提取了两个视差特征用于舒适度的预测。最后根据得到的表征视觉舒适程度的分值,对不舒适区域进行可视化操作。实验结果表明,该方法预测得到的舒适度分值与主观评价得到的舒适度分值,呈现了较高的相关性。3.提出一种基于显著自适应的非线性视差映射方法,基于一种新的显著信息与视差信息的结合方式,在不大幅度改变原始视差的情况下,引入图像的显著信息。在观看立体内容时,观看者往往对一幅图像中最显著的区域给予更多的关注。所以我们只针对显著不舒适的区域进行较大程度的压缩,对不显著不舒适的区域进行较小程度的压缩,对于显著舒适和不显著舒适的区域不进行压缩。这样既调节了引起视觉不适的过度视差,从而增强立体图像的视觉舒适度,又较好地保证了原图像的质量。