1.一种基于极平面线性相似度的光场图像质量评价方法，其特征在于，步骤如下：接收参考光场图像Lr＝{Lr,1,Lr,2,...,Lr,K}和失真光场图像Ld＝{Ld,1,Ld,2,...,Ld,K}，其中K为视点数目；

分别提取参考光场图像Lr的参考极平面图Er和失真参考图像Ld的失真极平面图Ed；

提取参考极平面图Er的线性特征图Fr和失真极平面图Ed的线性特征图Fd；其中，参考极平面图Er的线性特征的计算步骤如下：步骤3.1，计算出参考极平面图Er(x,y)中每个像素点(x,y)的方向，如下：其中，Gx(x,y)和Gy(x,y)分别为极平面图Er(x,y)位置在水平和竖直方向上的梯度：步骤3.2，将方向相同的像素点构成用矩形框表示的线性支持域即矩形区域S，以用作检测结果的备选直线，该矩形框的中心A(ax,ay)为：其中 代表像素p的梯度幅值，x(p)和y(p)分别代表像素p所在位置的横坐标和纵坐标，像素p遍历矩形区域S内的所有像素；

步骤3.3，将上述矩形框的主方向用最小特征值所对应的特征向量的方向来表示：xx xy yy

其中b ，b ，b 分别为

步骤3.4，根据是否满足 来判断参考极平面图Er(x,y)中每个矩形框是否为直线段，从而输出参考极平面图Er(x,y)的线性特征图Fr(x,y)，其中Ttest为参考极平面图Er(x,y)的矩形框的数量，q为每个矩形框中像素点的数量，l为矩形框的主方向与像素方向的角度差在2τ内的像素点数目，τ为角度误差容忍度，取值为22.5，ε表示直线段检测的阈值，取值为1；

失真极平面图Ed(x,y)每个像素的线性特征Fd(x,y)的计算方式与所述参考极平面图Er(x,y)每个像素的线性特征Fr(x,y)计算过程相同；

计算参考极平面线性特征图Fr和失真极平面线性特征图Fd的极平面线性相似度，进而计算获得失真光场图像Ld的质量评价值；

所述的极平面线性相似度用如下方式表述

其中C1为稳定系数，取正数；

结合极平面线性相似度获得场景下失真光场图像Ld的质量评价值的步骤如下：分别计算参考光场图像Lr与失真光场图像Ld的极平面线性相似度ESimM(x,y) 中所有像素点的平均相似度值：其中，M·K表示极平面图的大小；

计算失真光场图像Ld的质量评价值：

其中，N为输入光场图像对应的极平面图的总数，EPISi为第i个极平面图的平均相似度值，EPISmax＝max(EPIS1,EPIS2,...,EPISN)。

2.根据权利要求1所述的基于极平面线性相似度的光场图像质量评价方法，其特征在于，从光场图像L＝{L1,L2,...,Lk}提取极平面图的方法如下：将每个视点下光场图像中固定行的信息汇集形成极平面图，用公式表示为：En,i＝Li,n

其中，Li,n为第i个视点下光场图像的第n行，En,i表示第n张极平面图的第i行，对于分辨率为M×N、视点数为K的光场图像，可以得到N张分辨率为M×K的极平面图。