近年来,随着多媒体技术的极速发展,立体图像有着越来越广泛的应用前景,人们对立体图像的清晰度要求也越来越高。但是由于目前立体图像的相关处理技术发展还不完善,图像系统各环节对图像进行处理时将会不可避免地降低了立体图像质量。对立体图像进行质量评价将影响对图像的后续处理,并能够对现有的立体图像处理技术的优劣进行评价和反馈。因此,立体图像质量评价在立体图像智能系统中有着重要的意义。本文基于现有的对人类视觉系统(Human visual system,HVS)的立体感知特性的研究,提出了两种基于HVS深度感知特性的立体图像客观评价方法,主要内容可概述如下:(1)基于对HVS感知特性的研究,根据深度图,将立体图像划分成不同内容的深度层。HVS对深度图中深度值不同的图像区域有着不同的感知敏感度,而这些不同敏感度的区域在HVS对图像质量做最终评价时起着不同的作用,因此,不同深度层将对应有着不同的权重系数。而每一层上的图像失真,利用原始和失真图像经过奇异值分解得到的奇异值之间的差异来衡量,最终通过权重机制将不同的深度层上的图像融合成最终的图像质量评分。(2)基于HVS的感知特性并结合平面图像质量评价模型建立一种基于四元数的立体图像质量评价模型。该方法主要针对彩色立体图像,通过四元数来表示立体图像像素点,将彩色图像的色度信息和亮度信息同时加入到失真信息的计算中。此外,还将图像的结构失真和能量失真分离,分别进行计算。其中,对于结构信息的失真统计,不仅仅包含图像空间域的位置变化还加入了空间旋转等结构信息的失真统计。这种算法能够很好地反应图像的结构失真,更加全面地衡量彩色立体图像的失真。通过在公开的立体图像库中进行验证,两种评价方法均有出色的评价效果,与主观评价结果着很高的一致性。它们对于立体图像智能系统无论是应用还是研究均有着重要的意义,为后续的立体图像质量评价方法的发展提供了一定的引导。