计算机科学与探索

作者：刘意, 董武, 陆利坤, 马倩, 周子镱, 张二青

单位：北京印刷学院 信息工程学院，北京 102600

关键词：光场图像,质量评价,光场图像的表现形式,人眼视觉系统

基金：北京印刷学院校级科研项目（E6202405）；北京印刷学院学科建设和研究生教育专项（21090525014，21090525004，21090325003）；北京印刷学院出版学新兴交叉学科平台建设项目（04190123001/003）；北京印刷学院科研平台建设项目（KYCPT202509）；北京印刷学院“人工智能+”课程建设项目。

光场图像在采集、压缩、传输、重建和显示过程中易产生失真，影响用户的视觉体验。针对不同的失真类型，研究人员提出了不同的质量评价方法来准确评估光场图像的质量。现有的光场图像质量评价方法综述通常从参考信息、映射技术等角度进行分类，但这两种分类基准往往无法全面地反映光场图像在空间信息和角度信息上的独特性。对目前光场图像质量评价的研究进展进行了较为全面的总结。根据光场图像的表现形式不同，将光场图像质量评价方法分为六类，分别为子孔径图像的质量评价方法、极平面图像的质量评价方法、微透镜图像的质量评价方法、伪视频序列的质量评价方法、重聚焦图像的质量评价方法和混合提取方法，并介绍了近年来的代表性方法，总结归纳了每类方法的优势和局限性。列举了常用于质量评价的七个光场图像数据集和三个性能评价指标，并从表现形式的特点、数据集以及模型结构三个方面对不同方法的性能进行了比较与分析。从多模态、模型轻量化、大模型、人眼视觉系统和高维拓展等方面展望了光场图像质量评价方法的未来发展趋势。

来源：2025年第12期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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