随着立体图像的迅速发展,立体电影、立体游戏等立体产品极大的丰富了我们的生活体验,然而立体图像在采集或传输过程中都会存在失真,给观看者带来不舒适感。因此,对立体图像进行质量评估具有重要意义。本文基于人眼视觉感知特性,提出了一种基于立体图像联合特征的客观质量评价算法。首先,利用小波包分解的精细分辨率对立体图像对进行分解,基于双眼竞争和双眼抑制原理,将分解后的左右视图进行融合得到合值图和差值图。然后,分别在融合图上提取自然场景统计特征和信息熵;另外,考虑到左右视图之间的内在相关联系,提取结构相似度特征;最后,运用支持向量回归来建立感知特征和主观分数模型并预测得到客观评价分数。在LIVE 3D立体图像数据库上进行测试表明,本文算法与人眼主观评价结果一致性较高,优于当前主流的立体图像质量评价算法。与此同时,本文还提出了基于深度卷积神经网络的立体图像质量评价模型。首先将立体图像左右视图切分成块,通过深度卷积神经网络提取左右视点特征,然后对图像特征进行融合,并经全连接层回归网络得到每一个块质量分数和其相应的权重,最后将权重和相应块质量相乘得到最终的立体图像质量。实验结果表明,本文算法模型与人眼主观评价一致性较高,符合人眼视觉感知特性。