随着立体视频的普及人们的视觉体验及生活品质得到了飞跃的提升，虽然仅传统的平面图像/视频的基础上增加了一个维度却给我们的生活带来了多种新的可能性。3D导航、3D医疗、3D会议系统等技术不断地帮助者我们提高生活质量，在我们享受着新技术带来的便利的同时我们也不可避免地需要解决其带来的问题。在3D图像/视频的采集、表示、编码、传输、信号变换、显示等过程中都可能会引入失真并影响最终用户感知到的视频质量。立体图像/视频系统的视频质量不仅是各阶段处理过程好坏的衡量指标，也是系统整体性能优劣的体现；视频质量评价技术是立体/视频系统中的不可或缺的一部分，而目前三维视频质量评价尚在探索阶段。本学位论文将从视觉感知出发将其应用于平面与立体图像和视频的质量评价中。具体研究内容如下：　　(1)考虑到人眼视觉关注特性在视频质量评价(VQA,Video Quality Assessment)中具有重要作用，提出了一种结合人眼视觉关注特性的视频质量评价方法。首先得到全局显著图，对全局显著图的每个显著像素点构建结构张量求取一帧的全局质量；接着求得局部显著图来进行感知加权得到一帧的局部质量；最后均衡局部与全局质量得到视频中一帧的质量，并对视频帧进行时域加权从而得到客观视频质量评价值。在LIVE视频数据库上进行性能测试，得到PLCC(Pearson Linear Correlation Coefficient)为0.827，SROCC(Spearman Rank Order Correlation Coefficient)为0.802，与已有相关算法相比，所提出的VQA方法评价结果更接近人眼主观感知。　　(2)基于图像低维流形特征分析，提出了一种基于流形特征相似性(Manifold Feature Similarity,MFS)的全参考图像质量评价方法。首先，利用正交局部保持投影算法来模拟大脑的视觉处理过程获取最佳映射矩阵进而得到图像的低维流形特征相似度。其次，考虑亮度失真对人眼视觉感知的影响，通过图像块均值计算亮度相似性；最后，结合两个相似度得到图像的客观质量评价值。在4个标准图像测试库上的实验结果表明，所提出方法与现有代表性的图像质量方法相比总体上具有更好的评价结果。　　(3)考虑到人类视觉感知特性是感知图像质量评价的关键大量且人类感知局限在低维流形之上。结合流形感知以及双目视觉的竞争模型，提出了一种基于流形特征相似性的全参考立体图像质量评价方法。在3个立体图像测试库上的实验结果表明，所提出方法与现有代表性的图像质量方法相比总体上具有更好的评价结果，且对非对称失真立体图像具有较好的评价性能。　　(4)针对立体视频质量客观评价研究尚处于探索阶段的现状，本文在上述立体图像质量客观评价方法基础上提出一种面向全高清立体视频的立体视频质量客观评价方法。该方法结合流形感知以及通过双目视觉的竞争模型对左右视点加权得到立体视频质量。在公开的立体序列进行测试，Pearson线性相关系数达到0.8947，SROCC达到0.8799这说明该客观评价方法能很好地预测立体视频的质量。