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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种光场图像的质量检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115880253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211603785.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种光场图像的质量检测方法是由付炜;申兴发;周文晖设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光场图像的质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光场图像的质量检测方法；该方法如下：1、对被测光场图像进行分解，得到子孔径图像序列。2、将子孔径图像序列进行两两配对，得到多个左右视图对；每个左右视图对均生成一个光场三维视图。3、构建用于质量评估的神经网络；并使用神经网络生成被测光场图像的质量分数S。本发明综合了光场图像的图像观感体验与图像可识别度这两项指标，能够准确分析光场图像的质量。

本发明授权一种光场图像的质量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种光场图像的质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对被测光场图像进行分解，得到子孔径图像序列； 步骤2、将子孔径图像序列进行两两配对，得到多个左右视图对；每个左右视图对均生成一个光场三维视图； 步骤3、构建用于质量评估的神经网络；并使用神经网络生成被测光场图像的质量分数S； 3-1.构建网络预处理层，对步骤2生成的多个光场三维视图分别进行去噪处理，生成除噪后的图像；分别对每个光场三维视图与对应的图像进行噪声检测得出分数；所述分数根据光场三维视图与对应的图像的像素值获取； 3-2.构建全局卷积层，提取图像的全局轮廓信息，构成轮廓矩阵； 3-3.构建局部卷积层，提取图像的局部轮廓信息，得到个轮廓矩阵；局部卷积层的卷积核输入尺寸为；W和H分别表示光场三维视图CI的宽和高；个轮廓矩阵连接计算构成轮廓矩阵； 3-4.构建池化层，对轮廓矩阵和进行池化计算，生成矩阵； 3-5.对矩阵分别进行显著性分析与质量分析； 1将分解成多个大小相同的区域，每个区域由分块矩阵表示； 2构造区块显著性分析网络；区块显著性分析网络的工作过程如下： step1：对每个分块矩阵进行高通滤波操作，去除掉分块矩阵的高频信号分量，得到矩阵； step2：将分块矩阵和矩阵从颜色空间转换到颜色空间； step3：对矩阵计算空间色度平均值向量，同时计算三通道均值和矩阵的欧氏距离之和，作为显著性矩阵； step4：求取显著性矩阵中所有元素的平均值，得到分块权值； Step5：对所有分块矩阵求得的分块权值进行归一化处理，处理公式如下： 式9 3构造区块质量分析网络；区块质量分析网络的工作过程如下： step1：构造分数压缩块； step2：将所有分块矩阵输入到分数压缩块中，得到分块矩阵的质量分数； 3计算分数如下： 式10 其中，为式9权重， 3-6.计算光场三维视图的质量分数如下： 式11 其中，，分为图像观感体验与图像可识别度的权重；； 3-7.求取所有光场三维视图的质量分数的平均值作为被测光场图像的光场图像质量分数S；光场图像质量分数S越高，则被测光场图像的质量越高。

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