一种多模态与多任务联合的光场图像盲质量评价方法

本发明公开了一种多模态与多任务联合的光场图像盲质量评价方法，包括：获取光场图像的伪视频序列；对所述伪视频序列进行处理，生成视觉特征向量，其中，所述视觉特征向量用于识别畸变类型；利用对比语言‑图像预训练CLIP模型，获取所述光场图像的文本特征向量；计算所述视觉特征向量和文本特征向量的余弦相似度；将所述余弦相似度转换为质量等级概率，基于所述质量等级概率和所述畸变类型，获取图像质量评分。本发明充分利用了光场图像的视觉特征和语言特征的多模态融合，通过模型参数共享与损失权重优化，显著提升了光场图像质量评价的准确性。