立体显示技术给观众带来了全新的视觉体验,有力促进了立体产品的推广与普及。舒适立体显示是立体成像技术发展的最终目标,观看立体内容时出现的视觉不舒适现象,是阻碍立体技术发展的重要原因。因此,如何根据制约立体内容舒适显示的影响因素获得舒适的立体内容,以及如何对立体图像质量进行评价是立体成像技术领域中要研究的两个关键问题。舒适立体内容的缺乏极大地限制了立体产品的推广,要大量制作舒适立体内容,首先需要明确哪些因素会影响立体内容的舒适度,然后需要定量给出各影响因素的舒适度范围。前期文献定性研究了影响立体内容舒适度的亮度、色度、饱和度、视差等因素。为了促进立体内容的制作,一些文献从定量角度给出各因素的舒适范围。但该类文献均是基于整幅图像对影响舒适度的因素进行定量分析,并未考虑人眼的视觉显著性特点。因此本文结合视觉注意机制,定量研究了对比度因素和视差因素对立体图像舒适度的影响。首先基于视觉注意机制分割出立体图像中的视觉显著区域,然后采用对比度线性变换法和视差平移法,得到大量失真的主观实验素材,按照标准进行主观实验。最后采用最小二乘法对筛选后的数据进行拟合,定量获得舒适对比度范围和舒适视差范围。对比验证实验表明,本文所得对比度和视差的舒适范围准确、有效,为舒适的立体内容的制作提供了更为可靠的定量标准。立体内容的质量评价不仅可以预测立体内容能否达到舒适立体显示的要求,也能用于判断各项立体技术方法的优劣。由于立体内容的主观质量评价费时费力、实时性差,这就使得立体图像质量客观评价算法成为该领域的研究热点。因此,本文提出了一种无参考的立体图像质量客观评价算法,首先给出一种基于人眼视觉特性的双目融合模型,自适应地融合对称失真和非对称失真的立体图像。然后采用HOG和LBP特征分别表征该融合图像的梯度特性和纹理特性,最后使用Stacking集成学习的方法,通过三个SVR学习器建立了所提特征与立体图像质量MOS值之间的映射关系。大量对比实验表明,本文所提客观评价模型的预测结果与主观评价结果具有很高的一致性,并且在非对称数据上具有更好的表现。