随着立体图像、视频放映技术的研究和普及,立体图像的舒适度质量,引起了越来越多研究人员的重视。立体图像的舒适度质量评价方法可分为两大类:主观评价方法和客观评价方法。其中,由于人类视觉系统是图像的最终受体,人眼感知的图像主观舒适度是衡量立体图像质量最准确可靠的标准。而图像的主观舒适度质量可由主观评价实验得到。并且,主观实验的结果也可以作为检验客观评价方法或模型有效性的标准。然而,考虑到图像主观舒适度评价实验的评分数据可能伴有因评价人员偏好、实验环境以及主观实验固有的随机性而引入的种种误差,怎样利用有限的主观实验评分数据,得出相对准确可靠的立体图像主观舒适度质量是一个重要的研究课题。因此,本文主要研究如何将立体图像主观实验中评价人员的偏好特征提取并应用在实验数据的处理算法中,从而得到更加准确、可靠的图像主观舒适度质量。本文的研究需具有先验知识的单刺激和成对比较主观实验评分数据库。研究表明,在一定失真参数范围内,几何失真与立体图像质量具有线性关系,可作为本文的先验知识。因此,本文首先建立了几何失真条件下的立体图像主观评价实验数据库。其中,采用立体摄像机间的基线距离和光轴夹角,作为描述立体图像左右图相对位置的几何参数,对12个具有不同视差和感兴趣区域分布的立体场景,分别进行α、γ两种类型共16种不同程度的几何失真,构建了用于本文主观评价实验的立体图像库。在此基础上,对参与主观实验的评价人员进行筛选和训练后,设计并完成了 20位评价人员在单刺激和成对比较两种方法下的主观舒适度评价实验数据采集工作。对于成对比较主观实验数据,已有的传递性检测算法可衡量评价人员自身评分数据的一致性程度,从而得出传递性满意度,作为评判评价人员评分数据可靠性的标准。然而,传递性满意度难以传达评价人员在主观实验中表现的个人特异性偏好,尤其是评价人员对某些特定视差分布或失真类型的容忍度异于常人的情况。基于传递性检测算法的局限性,本文创新性的提出了成对比较主观实验数据的评价一致性检测算法,用于衡量评价人员间评分数据的一致性,进而得到评价人员评分数据的一致性满意度。本文将传递性满意度与一致性满意度结合,形成可靠性权重,作为评价人员评分数据可靠性的衡量标准。对主观实验结果的分析表明,可靠性权重相比于传递性满意度,可以更准确的衡量评分人员在主观实验中评分数据的置信度,从而使成对比较法主观实验结果得到的MOS值更接近先验知识的图像主观舒适度质量。对于单刺激主观实验数据,ITU(International Telecommunications Union)制定了标准的图像主观质量MOS值计算方法,其中的异常值检测算法仅仅考虑到主观实验固有的随机性,忽略了评价人员在主观实验中可能表现的包含其评分偏度和评分数据置信度信息的个人特异性偏好特征。本文以几何失真与立体图像主观质量的关系、人群的评分偏好特征分布作为先验知识,建立了评价人员的评分偏好模型和单刺激主观实验中立体图像主观舒适度质量评价模型。在此基础上,应用贝叶斯概率理论的最大后验概率方法,结合参数学习的思想,进行模型的参数求解,最终得到被测图像的主观舒适度质量MOS值和主观实验评价人员的评分偏好特征参数。对评价人员偏好和置信度分布散点图的分析表明,本文所建立的模型可以正确表示评价人员在主观实验中的个人偏好特征,从而将其主观实验评分数据进行修正并剔除无法通过偏好特征修正的随机性较大的异常评分数据。相比于ITU方法,本文提出的模型可以在图像主观实验数据有限的小样本情况下,得到更接近图像真实主观舒适度质量的MOS值。