Light field image quality assessment (LFI-QA) is a significant and challenging research problem. It helps to better guide light field acquisition, processing and applications. However, only a few objective models have been proposed and none of them completely consider intrinsic factors affecting the LFI quality. In this paper, we propose a No-Reference Light Field image Quality Assessment (NR-LFQA) scheme, where the main idea is to quantify the LFI quality degradation through evaluating the spatial quality and angular consistency. We first measure the spatial quality deterioration by capturing the naturalness distribution of the light field cyclopean image array, which is formed when human observes the LFI. Then, as a transformed representation of LFI, the Epipolar Plane Image (EPI) contains the slopes of lines and involves the angular information. Therefore, EPI is utilized to extract the global and local features from LFI to measure angular consistency degradation. Specifically, the distribution of gradient direction map of EPI is proposed to measure the global angular consistency distortion in the LFI. We further propose the weighted local binary pattern to capture the characteristics of local angular consistency degradation. Extensive experimental results on four publicly available LFI quality datasets demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art 2D, 3D, multi-view, and LFI quality assessment algorithms.


翻译:光场图像质量评估(LFI-QA)是一个重要而具有挑战性的研究问题,它有助于更好地指导光场获取、处理和应用。然而,只提出了几个客观模型,但没有一个完全考虑影响光场质量的内在因素。在本文件中,我们提议了一个“不参考光场图像质量评估”(NR-LFQA)办法,其主要想法是通过评价空间质量和角一致性来量化低光场质量退化。我们首先通过捕捉光场环球图像阵列的自然性分布来测量空间质量恶化。我们进一步提出“加权本地二进制模式”,作为LFI的转变代表,Epipolar Plane图像(EPI)包含线的斜坡度,并包含角信息。因此,EPI用于从LFI提取全球和地方特征,以测量角一致性退化。具体地说,EPI的梯度方向地图的分布是为了测量LFI的全方形一致性扭曲。我们进一步提出“加权本地二进制”模式,以捕捉取当地质量质量质量分析(LFIFI 4)的多式模型。

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