立体成像技术主要研究生成、处理、传输和显示立体图像的方式,探索能使观众产生身临其境新感觉的最佳方法。该技术已经成为国内外相关领域的研究热点,其应用前景非常广泛,然而,无论是立体图像的生成,还是立体图像的处理、传输和显示,都需要一种系统且有效的立体图像质量评价方法和标准,或用来说明所生成的立体图像的效果,或用来说明处理、传输技术对立体图像的损伤程度,或用来说明立体显示技术的正确性。因此,迫切需要一种统一、客观、有效的立体图像评价标准,来对与立体图像相关的技术进行评价。本文研究如何对立体图像质量进行客观评价,在对人类立体视觉特性和已有平面图像质量及立体图像质量评价方法深入研究的基础上,提取出了人眼视觉信噪比、客观保真度、深度保真度三个立体图像质量客观评价指标,对立体图像质量进行综合评价,并建立具有自适应学习能力的神经网络模型,验证立体图像质量评价指标的正确性。对200幅不同质量的立体图像对进行了实验,首先对图像进行主观评价分级,将图像分成五级;然后利用MATLAB7.5.0提取每幅图像的三个评价指标;选取100幅图像作为训练样本输入支持向量机网络,再利用未参加过训练的100幅图像进行测试,与主观实测的符合率为72%。可见,所提指标基本符合人眼实测效果,同时克服了主观评价方法费时费力、不可重复的缺点。对促进立体图像质量评价的发展具有一定的参考价值和实践意义。