立体显示技术发展火热,在多个领域都得到了广泛的应用,但由于当前立体显示技术中存在的一些缺陷导致观看一定时长的立体影像会出现视觉疲劳现象,限制了其进一步发展。因此,对于立体影像视觉疲劳的研究具有十分重要的意义。本文针对观看深度运动立体视频所引发的视觉疲劳这一现象,首先采用主观问卷的方式对其进行评估,发现观看一定时长的单一深度运动立体视频能够引起视觉疲劳现象;然后对疲劳前后客观脑电(Electroencephalography,EEG)信号的频域特征参数进行了研究。提取了30个电极脑电信号的θ、α、β波段的相对能量及能量比值(α+θ)/β、α/β、θ/β、(α+θ)/(α+β)、α/θ、θ/(α+β),通过配对t检验分析、fisher比及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、灰色关联度分析等方法,得到评估深度运动视觉疲劳的特征参数为Pz电极上能量比值α/β。进一步结合脑区分析发现,顶区α/β、中央区α及中央区α/θ这三个参数在疲劳与否的分类上均表现出良好的可分性,并且顶区能量比值α/β的平均分类精度最高,达到83.19%。同时,本文针对观看水平运动立体视频所引发的视觉疲劳也进行了研究。首先通过主观实验对比分析被试观看相同3D素材与2D素材后的差异,发现3D素材带来的疲劳感更强。接着分别采集被试疲劳前后的事件相关电位(Event Related Potential,ERP)与脑电信号,提取观看前后ERP信号中的P300成分,发现与清醒时相比,疲劳状态下P300成分的幅值略有减小,潜伏期则有所增长,这表明疲劳状态下,大脑对刺激的认知加工能力有所下降。提取疲劳前后EEG信号的样本熵以及θ、α、β小波包系数的均值及比值(α+θ)/β、α/β、θ/β、(α+θ)/(α+β)、α/θ、θ/(α+β)组成联合特征,根据此联合特征进行电极选择,结果表明CP3电极的可分性最好。