由于立体视频采集技术，编码技术，网络传输以及立体的裸眼显示设备的大力发展，立体视频图像越来越深入人们的日常生活。视频在传输和压缩过程中不可避免地会引入失真，影响人眼视觉舒适度。立体真实感越来越被人们重视，立体图像质量评价技术显得非常重要。本学位论文从人眼视觉感知入手，探索主观感知因素建立了三种合理有效的立体图像质量评价模型。本论文主要研究内容如下：　　1）首先，鉴于传统的立体图像质量评价大多是客观提取人眼感兴趣区域，忽略了人眼主观的视觉敏感度，本论文基于恰可察觉失真( Just Noticeable Distortion，JND)模型，提出了一种基于视觉敏感度的立体图像质量评价方法。该方法根据人眼特性确定图像的敏感区域和失真区域，最后对原始图像和失真图像进行结构相似度的客观质量评价。　　2）其次，大多研究者提出的评价模型只考虑了图像中的亮度分量，忽略了色彩分量对人眼的影响，本论文结合色彩通道和视觉阈值提出了一种立体图像客观质量评价方法。该方法利用视觉阈值判断人眼可察觉到的图像失真区域；然后对原始图像左右视点和相应的失真图像左右视点的误差图以及视觉阈值图进行奇异值特征分解获取奇异值信息；接着考虑双目视觉阈值对深度感知的影响。在宁波大学立体图像库测试并验证，实验结果表明本文方法与主观感知相关性较好。　　3）最后，针对视频图像的原始信息在实际的传输过程中并不能全部获得，为了减少对原始图像的依赖性，本论文提出了一种基于DCT域的边缘强度压缩感知的图像质量评价方法(Edge Strength Compressive Sensing，ESCS)。在此基础上，本论文还融合立体图像的左右视点，提出了一种基于小波变换的熵差异信息的半参考立体图像质量评价。该算法在2个公共图像库( LIVE Phrase1和宁波大学对称图像库)上测试，实验结果表明，与目前的大多数质量评价算法相比，该客观模型十分有效，主客观相关性与人眼感知具有较好的一致性。