従来の2D画像と比較して、ライトフィールド画像はシーン内の光線の強度と方向情報を記録しており、マルチメディア技術の応用分野で重要な位置を占めている。しかし、ライトフィールド画像の生成や伝送などの処理過程で歪みが不可避的に発生し、ユーザーの視覚体験に影響を与えるため、効果的かつ正確なライトフィールド画像の品質評価方法を構築する必要がある。本稿では、ライトフィールド画像の疑似動画および極平面画像に基づき、視差補償と3Dデータ処理を組み合わせたブラインドライトフィールド画像品質評価方法を提案する。まず、視差補償モジュールを用いてライトフィールド画像の疑似動画シーケンスを処理し、その後、視差補償後の疑似動画シーケンスに対して3次元離散ウェーブレット変換および3次元平均除去コントラスト正規化処理を施し、周波数領域および空間領域の特徴を抽出する。同時に、極平面画像上で方向勾配ヒストグラム特徴を抽出し、角度情報の歪みを表現する。最後に、サポートベクターマシンを用いて画像品質評価指標と主観的品質スコアとの回帰モデルを構築する。提案アルゴリズムは、公開データベースNBU-LF1.0、Win5-LID、SHUにおいてそれぞれPLCCが0.8861、0.9287、0.9769を達成した。実験結果は、本手法が従来の2次元画像品質評価方法および先進的なライトフィールド画像品質評価方法と比較して、主観的品質評価結果との整合性が高いことを示している。

ライトフィールド画像品質評価;疑似動画シーケンス;視差補償;角度整合性