近年来，在娱乐界和科学应用的驱使下，立体图像成为了一个广阔的研究领域。随着立体技术不断发展，产生了各种3D应用，如3DTV。3D图像的传输链包括图像采集、编码压缩、网络传输、在接收端的后处理和显示等，其中的任何阶段都有可能引起3D视觉质量的失真或者在传送链的流程中某一步产生错误。因此，3D图像质量评价是3D系统中设计和优化参数的关键因素。本文中介绍立体图像的客观质量评价方法。根据心理生理学实验分析了人眼视觉特性，本文提出利用JND和视觉注意的特性相结合的方法来评价图像的质量。首先，JND模型可以测量出HVS的可见门限阈值。根据这个阈值可以去除图像上的视觉冗余，这样能使评价的结果更准确。又由于在一幅图像中，只有部分的区域能吸引人的目光，因此，可以根据显著性检测来把这部分区域找出来。同时，质量不好的区域同样会引起人眼的注意，同样也找出这样的区域。其次，将图像分为4部分区域：既是显著区域又是劣质区域、仅仅是显著区域、仅仅是劣质区域、既不是显著区域又不是劣质区域。再次，将这4部分区域分别赋予不同的权值来形成视觉重要性模型(VS)。最后把得到的VS模型融合到SSIM中。由于立体图像质量评价还尚未成熟，也没有标准的图像库，因此本文先将此模型在2D的LIVE图像库验证其可行性。经实验结果表明该方法比当前质量方法的效果有提升。三维图像技术的基本原理是利用人的左、右眼分别观察具有视差相关性的左右视图，在人脑中融合出真实的立体世界。本文中，3D图像质量评价分为质量评价和立体感评价2个方面。质量评价延续单视图像质量评价的方法，分别将左图像的评价值和右图像的评价值取平均值作为3D图像质量的评价结果。而立体感是由于左右图像的差异引起的，且绝对差异图是双眼视差的最直接的体现，因此，本文用绝对差异图来做立体感的评价。通过实验证明，立体图像客观评价结果与主观评价结果相一致。