近些年来,随着多媒体技术的迅猛发展,数字图像因其直观、真切、丰富的特点受到了人们的广泛青睐,特别是3D图像带给人们的立体感及临场感的视觉体验,使得数字图像成为了数字多媒体技术研究的主流导向。数字图像在图像的处理过程中,例如图像的成像系统、图像的存储设备、传输的介质以及图像在终端的处理机制等因素,都不可避免地造成图像的失真,而图像的失真度可以直接地反映出多媒体传输系统的性能及其服务质量。所以,图像质量评估算法作为图像质量优劣的客观评估准则,是评判多媒体传输系统性能的一个重要指标。因为人类是图像的最终接受对象,所以人类视觉系统(Human Visual System,HVS)对于客观的图像质量评估算法的建立起着举足轻重的作用。因此,基于人类视觉的感知特性和3D图像的基本特性,本文研究出符合人类视觉感知的3D图像质量评估算法模型。本文详细地阐述了人类视觉系统的基本性能以及人类视觉感知生理学、心理学方面对3D图像的立体感和深度感知的影响;然后,介绍了传统及现有的3D图像的主客观图像质量评估方法,并分析了其优缺点;并根据系统的学习和研究,本文以人类视觉系统对3D图像的感知特性为基础,提出了三种3D图像质量评估算法模型,简要概述如下:1)基于结构性信息的3D图像质量评估算法。该算法基于人类视觉感知生理学和心理学的特性,以图像的基本结构和几何特性为基点,利用原始图像的基本信息,计算出失真图像在空间域的几何纹理结构失真度和图像编码块的块边缘失真度,综合得出单帧图像的客观失真评估结果。进而利用深度图的特性,提出全参考的3D图像质量评估算法。实验结果得知,该算法的评估结果与主观评估结果有高度的一致性。2)基于DCT编码的3D图像质量评估算法。该算法从图像编码和人类视觉感知特性的角度出发,通过计算DCT(Discrete Cosine Transformation)编码后的图像细节信息的丢失,并利用3D图像匹配算法,充分结合3D图像的视差信息,提出了一种基于DCT编码的3D图像质量评估算法。经实验表明,该算法可以较好的反映出人眼对3D图像质量的主观感受。3)基于深度信息的3D图像质量评估算法。该算法从“单视+深度”的3D图像模型出发,基于人眼对深度图的视觉敏感度的差异性,结合图像在空间域的几何纹理特性,提出基于深度信息的3D图像质量评估算法。由实验结果表明,该算法不仅与主观评估方法有很好的一致性,而且有效的预测了3D图像的深度信息对人类视觉系统的影响。上述的研究成果所涉及到的基础科学问题,是从实际的多媒体开发和应用的角度进行研究的,富有前瞻性和挑战性,具有极其重要的理论意义和研究价值,为未来3D图像编解码等相关技术的发展提供了一定的参考。