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龙图腾网获悉温州市鹿城区大数据管理中心申请的专利一种基于4维小波变换的光场图像质量评价方法及系统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：CN115690080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211430479.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于4维小波变换的光场图像质量评价方法及系统是由王智新;魏天强;翁向高;陈贵之;韩浩然设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于4维小波变换的光场图像质量评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于4维小波变换的光场图像质量评价方法，包括获取参考的和失真的光场图像的子孔径图像阵列，并分别转换成相应的子孔径梯度图像阵列；对上述两个子孔径梯度图像阵列分别执行4维小波分解，以得到两个子孔径梯度图像阵列各自对应的16个不同子带的4维小波系数；将两个子孔径梯度图像阵列的每一子带的4维小波系数均进行结合计算，得到16个相似度误差图；采用空间‑角度加权策略，聚合每一个相似度误差图的相似度值，获得16个子带的分数；将所有分数构成一维特征向量，并导入已训练好的支持向量回归模型中，得到失真的光场图像的质量分数。实施本发明，有效的捕获光场图像空间和角度的内在关系，具有较好的光场图像质量评价性能。

本发明授权一种基于4维小波变换的光场图像质量评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于4维小波变换的光场图像质量评价方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取参考的光场图像的子孔径图像阵列和失真的光场图像的子孔径图像阵列，并分别转换成参考的光场图像的子孔径梯度图像阵列和失真的光场图像的子孔径梯度图像阵列； 对参考的光场图像的子孔径梯度图像阵列和失真的光场图像的子孔径梯度图像阵列分别执行4维小波分解，以得到参考的光场图像的子孔径梯度图像阵列对应的16个不同子带的4维小波系数和失真的光场图像的子孔径梯度图像阵列对应的16个不同子带的4维小波系数； 将每一个参考的子孔径梯度图像阵列的子带的4维小波系数均与相应一个失真的子孔径梯度图像阵列的子带的4维小波系数进行结合计算，得到16个子带的4维小波系数的相似度误差图； 采用空间-角度加权策略，聚合每一个相似度误差图的各像素的相似度值，以获得16个子带的4维小波系数的分数； 将16个子带的4维小波系数的分数构成一维特征向量，并导入已训练好的支持向量回归模型中，得到失真的光场图像的质量分数； 通过公式，计算出每一个子带的4维小波系数的相似度误差图；其中，T1是固定的小数，其取值为0.00001；是参考的光场图像的子孔径梯度图像阵列对应的某一个子带的4维小波系数的振幅；是失真的光场图像的子孔径梯度图像阵列对应的某一个子带的4维小波系数的振幅，是参考的光场图像的子孔径梯度图像阵列的第L个子带的4维小波子带系数，是失真的光场图像的子孔径梯度图像阵列的第L个子带的4维小波系数，L=1,2，...，16； 所述采用空间-角度加权策略，聚合每一个相似度误差图的各像素的相似度值，以获得16个子带的4维小波系数的分数的具体步骤包括： 通过公式，计算得到每一个相似度误差图的空间权重；其中，max表示取最大值运算； 通过公式，计算得到每一个相似度误差图的角度权重； 通过公式，计算得到每一个相似度误差图的空间-角度权重值； 通过公式，计算得到每一个子带的4维小波系数的分数； 所述将16个子带的4维小波系数的分数构成一维特征向量，并导入已训练好的支持向量回归模型中，得到失真的光场图像的质量分数的具体步骤包括： 将所有子带的4维小波系数的分数构成一维特征向量F={q1,q2,...,q16}，并将一维特征向量作为输入，输入到已训练好的支持向量回归模型中，得到失真的光场图像的质量分数Q： 其中，model是已训练好的支持向量回归模型。

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