Em comparação com imagens 2D tradicionais, imagens de campo de luz registram a intensidade e a direção da luz na cena, ocupando uma posição importante no campo de aplicações multimídia. No entanto, durante o processo de geração, transmissão e outros tratamentos das imagens de campo de luz, distorções inevitavelmente são introduzidas, afetando a experiência visual do usuário. Portanto, é necessário construir métodos eficazes e precisos para avaliação da qualidade das imagens de campo de luz. Este artigo propõe um método de avaliação cega da qualidade das imagens de campo de luz que combina compensação de paralaxe e processamento de dados 3D, baseado em pseudo-vídeo e imagens do plano extremo do campo de luz. Primeiro, utiliza-se um módulo de compensação de paralaxe para processar a sequência de pseudo-vídeo das imagens de campo de luz, depois a sequência compensada é submetida à transformada discreta tridimensional de wavelet e à normalização tridimensional de contraste com remoção da média, extraindo-se características no domínio de frequência e espacial. Simultaneamente, são extraídas características do histograma de gradientes direcionais na imagem do plano extremo para representar a distorção das informações angulares. Por fim, usa-se uma máquina de vetores de suporte para estabelecer um modelo de regressão entre o índice de avaliação da qualidade da imagem e a pontuação subjetiva. O algoritmo proposto alcançou PLCCs de 0,8861, 0,9287 e 0,9769 nas bases públicas de dados NBU-LF1.0, Win5-LID e SHU, respectivamente. Os resultados experimentais indicam que o método proposto apresenta maior consistência com os resultados de avaliação subjetiva em comparação com métodos clássicos de avaliação de qualidade de imagens 2D e métodos avançados de avaliação de imagens de campo de luz.

avaliação da qualidade da imagem de campo de luz; sequência de pseudo-vídeo; compensação de paralaxe; consistência angular