随着视觉媒体技术的快速发展,光场成像引起了学术界和工业界的密切关注,并广泛地应用于计算机图形学领域,如三维重建、虚拟现实、基于图像的渲染、深度估计等。与传统成像技术不同,光场成像技术目的在于分别记录传感器平面在不同方向上场景点的光线强度。因此,光场图像不仅能够记录自然图像中存在的颜色信息,而且反映关于场景的深度信息。作为一种数字视觉信号,光场图像在获取、编码、压缩、存储、传输和渲染过程中会不可避免地引入失真效应,从而影响光场图像的处理和分析系统性能。因此,设计符合人类视觉系统对光场图像主观感知度的质量评价方法成为图像质量评价领域的迫切需求。本论文对人类视觉特性和光场图像的特点进行了研究与分析,提出三个针对于光场图像的全参考图像质量评估方法。具体工作如下:首先,考虑到在同一场景中捕获的一组子孔径图像,相邻两幅图之间仅存在微小视差且图像大面积区域具有相似。因此,本论文提出了基于多阶导数特征的光场图像质量评价算法,该算法的设计侧重于提取每张子孔径图像的多阶导数特征,以便更有效地探索光场图像细节。实验结果表明,所提算法比现有图像质量评价算法更加符合人眼视觉对光场图像的主观感知特性。其次,考虑到光场图像不仅包含场景的2D特征还包含场景的3D特征,因此,本论文提出了一种基于对称和深度特征的光场图像质量评价方法。该算法不仅利用子孔径图像中对称特征以表征光场图像中物体结构的变化,而且通过极平面图像提取光场图像中深度特征以表征其几何信息的变化。实验结果证明,所提算法能够更加准确地反映人类视觉特性对于光场图像的主观质量判定。最后,考虑到比较两张光场图像可以归结于比较这两张图像的光场相干性,因此,本论文提出了一种基于光场相干性的光场图像质量评价方法。具体地,该方法利用子孔径图像的多尺度Gabor特征和极平面的单尺度Gabor特征分别反映光场图像的图像细节和角度一致性。实验结果表明,与多种经典的和先进的质量评价模型相比,所提算法在光场图像质量评估上与人类视觉感知系统更加相似。综上所述,本文所提的针对光场图像的质量评估算法能取得较好的主客观一致性。本文的研究成果对光场图像质量评价乃至其相关算法的优化都具有一定的理论研究意义和实际应用价值。