La evaluación de mapas de disparidad (rango) incluye la selección de una medida objetiva de calidad de imagen (o error). Entre las medidas existentes, el porcentaje de píxeles mal emparejados se utiliza comúnmente. Sin embargo, requiere una tolerancia al error de disparidad e ignora la relación entre rango y disparidad. En esta investigación, se caracterizan doce medidas de error con el fin de proporcionar las bases para seleccionar algoritmos estéreo precisos durante el proceso de evaluación. Se proponen adaptaciones de medidas de calidad objetiva para la evaluación de precisión de mapas de disparidad. Las medidas objetivas adaptadas operan de manera similar a las medidas objetivas originales, pero permiten el manejo especial de datos faltantes. Además, las medidas objetivas adaptadas son sensibles a errores en el rango y la estructura de la superficie, que no se pueden medir utilizando los píxeles mal emparejados. Su utilidad se demostró evaluando un conjunto de 50 algoritmos de disparidad estéreo conocidos en la literatura. La evaluación de consistencia de las medidas propuestas se realizó utilizando dos metodologías de evaluación de algoritmos estéreo conceptualmente diferentes: clasificación y partición ordinaria y agrupación de los algoritmos con precisión comparable. Los resultados de la evaluación mostraron que la partición y agrupación hacen un juicio justo sobre la precisión de los algoritmos de disparidad.