1.一种基于视觉感知的立体图像质量客观评价方法，其特征在于包括以下步骤：
①令Sorg为原始的无失真的立体图像，令Sdis为待评价的失真的立体图像，将Sorg的左视点图像记为{Lorg(x,y)}，将Sorg的右视点图像记为{Rorg(x,y)}，将Sdis的左视点图像记为{Ldis(x,y)}，将Sdis的右视点图像记为{Rdis(x,y)}，其中，(x,y)表示左视点图像和右视点图像中的像素点的坐标位置，1≤x≤W，1≤y≤H，W表示左视点图像和右视点图像的宽度，H表示左视点图像和右视点图像的高度，Lorg(x,y)表示{Lorg(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，Rorg(x,y)表示{Rorg(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，Ldis(x,y)表示{Ldis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，Rdis(x,y)表示{Rdis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；
②利用人类立体视觉感知对背景光照和对比度的视觉掩蔽效应，分别提取出{Ldis(x,y)}的双目最小可察觉变化图像和{Rdis(x,y)}的双目最小可察觉变化图像，分别记为 和 其中， 表示{Ldis(x,y)}的双目最小可察觉变化图像
中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值， 表示{Rdis(x,y)}的双目最小
可察觉变化图像 中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；
③利用区域检测算法，分别获取{Ldis(x,y)}和{Rdis(x,y)}中的每个像素点的区域类型，记为p，其中，p∈{1,2,3}，p=1表示遮挡区域，p=2表示双目抑制区域，p=3表示双目融合区域；然后将{Ldis(x,y)}中的所有区域类型为p=1的像素点构成的遮挡区域记为 将{Ldis(x,y)}中的所有区域类型为p=2的像素点构成的双目抑制区域记为将{Ldis(x,y)}中的所有区域类型为p=3的像素点构成的双目融合区域记为 将{Rdis(x,y)}中的所有区域类型为p=1的像素点构成的遮挡区域记为 将{Rdis(x,y)}中的所有区域类型为p=2的像素点构成的双目抑制区域记为 将{Rdis(x,y)}中的所有区域类型为p=3的像素点构成的双目融合区域记为
④分别计算{Lorg(x,y)}、{Rorg(x,y)}、{Ldis(x,y)}和{Rdis(x,y)}中的每个像素点的局部相位特征和局部振幅特征，将{Lorg(x,y)}中的所有像素点的局部相位特征和局部振幅特征分别用集合表示为 和 将{Rorg(x,y)}中的所有像素点的局
部相位特征和局部振幅特征分别用集合表示为 和 将{Ldis(x,y)}
中的所有像素点的局部相位特征和局部振幅特征分别用集合表示为 和
将{Rdis(x,y)}中的所有像素点的局部相位特征和局部振幅特征分别用集合表示为 和 其中， 表示{Lorg(x,y)}中坐标位置为(x,y)
的像素点的局部相位特征， 表示{Lorg(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的局部振幅特征， 表示{Rorg(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的局部相位特征，表示{Rorg(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的局部振幅特征， 表示
{Ldis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的局部相位特征， 表示{Ldis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的局部振幅特征， 表示{Rdis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的局部相位特征， 表示{Rdis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的局部振幅特征；
⑤根据{Lorg(x,y)}和{Ldis(x,y)}中的每个像素点的局部相位特征和局部振幅特征，计算{Ldis(x,y)}中的每个像素点的客观评价度量值，将{Ldis(x,y)}中的所有像素点的客观评价度量值用集合表示为{QL(x,y)}，
根据{Rorg(x,y)}和{Rdis(x,y)}中的每个像素点的局部相位特征和局部振幅特征，计算{Rdis(x,y)}中的每个像素点的客观评价度量值，将{Rdis(x,y)}中的所有像素点的客观评价度量值用集合表示为{QR(x,y)}，
其中，QL(x,y)表示{Ldis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的客观评价度量值，QR(x,y)表示{Rdis(x,y)}中坐标位 置为(x,y)的像素点 的客观评价度 量值，wLP、wLA和b为训练参数，T1和T2为控制参数；
⑥根据{Ldis(x,y)}和{Rdis(x,y)}中的每个像素点的区域类型，并利用人类视觉系统对遮挡区域的视觉感知特性，计算Sdis中的遮挡区域的客观评价度量值，记为Qnc，其中， 表示{Ldis(x,y)}中区域类型为p=1的像
素点的个数， 表示{Rdis(x,y)}中区域类型为p=1的像素点的个数；
⑦根据{Ldis(x,y)}和{Rdis(x,y)}中的每个像素点的区域类型，并利用人类视觉系统对双目抑制区域的视觉感知特性，计算Sdis中的双目抑制区域的客观评价度量值，记为Qbs，其中，max()为取最大值函数，
⑧根据{Ldis(x,y)}和{Rdis(x,y)}中的每个像素点的区域类型，并利用人类视觉系统对双目融合区域的视觉感知特性，计算Sdis中的双目融合区域的客观评价度量值，记为Qbf， 其中，
⑨对Sdis中的遮挡区域的客观评价度量值Qnc、Sdis中的双目抑制区域的客观评价度量值Qbs和Sdis中的双目融合区域的客观评价度量值Qbf进行融合，得到Sdis的图像质量客观评价预测值，记为Q，Q=wnc×Qnc+wbs×Qbs+wbf×Qbf，其中，wnc、wbf和wbs为加权参数。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉感知的立体图像质量客观评价方法，其特征在于所述的步骤②的具体过程为：
②-1、计算{Ldis(x,y)}的亮度掩蔽效应的可视化阈值集合，记为{Tl(x,y)}，其
中，Tl(x,y)表示{Ldis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的亮度掩蔽效应的可视化阈值，bgl(x,y)表示{Ldis(x,y)}中以坐标位置为(x,y)的像素点为中心的5×5窗口内的所有像素点的亮度平均值；
②-2、计算{Ldis(x,y)}的对比度掩蔽效应的可视化阈值集合，记为{Tc(x,y)}，Tc(x,y)=K(bgl(x,y))+ehl(x,y)，其中，Tc(x,y)表示{Ldis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的对比度掩蔽效应的可视化阈值，ehl(x,y)表示对{Ldis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点分别进行水平方向和垂直方向边缘滤波后得到的平均梯度值，K(bgl(x,y))=-10-6×(0.7×bgl(x,y)2+32×bgl(x,y))+0.07；
②-3、对{Ldis(x,y)}的亮度掩蔽效应的可视化阈值集合{Tl(x,y)}和对比度掩蔽效应的可视化阈值集合{Tc(x,y)}进行融合，得到{Ldis(x,y)}的双目最小可察觉变化图像，记为②-4、计算{Rdis(x,y)}的亮度掩蔽效应的可视化阈值集合，记为{Tr(x,y)}，其
中，Tr(x,y)表示{Rdis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的亮度掩蔽效应的可视化阈值，bgr(x,y)表示{Rdis(x,y)}中以坐标位置为(x,y)的像素点为中心的5×5窗口内的所有像素点的亮度平均值；
②-5、计算{Rdis(x,y)}的对比度掩蔽效应的可视化阈值集合，记为{Tc′(x,y)}，Tc′(x,y)=K(bgr(x,y))+ehr(x,y)，其中，Tc′(x,y)表示{Rdis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的对比度掩蔽效应的可视化阈值，ehr(x,y)表示对{Rdis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点分别进行水平方向和垂直方向边缘滤波后得到的平均梯度值，K(bgr(x,y))-6 2
=-10 ×(0.7×bgr(x,y)+32×bgr(x,y))+0.07；
②-6、对{Rdis(x,y)}的亮度掩蔽效应的可视化阈值集合{Tr(x,y)}和对比度掩蔽效应的可视化阈值集合{Tc′(x,y)}进行融合，得到{Rdis(x,y)}的双目最小可察觉变化图像，记为
3.根据权利要求1或2所述的一种基于视觉感知的立体图像质量客观评价方法，其特征在于所述的步骤③中利用区域检测算法分别获取{Ldis(x,y)}和{Rdis(x,y)}中的每个像素点的区域类型的具体过程为：
③-1、采用块匹配法计算{Lorg(x,y)}与{Rorg(x,y)}之间的视差图像，记为其中， 表示 中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；
③-2、采用块匹配法计算{Ldis(x,y)}与{Rdis(x,y)}之间的视差图像，记为其中， 表示 中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；
③-3、判断 中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值 是否为255，
如果是，则将{Ldis(x,y)}中坐标位置为(x1,y1)的像素点的区域类型标记为p=1，然后执行步骤③-6，否则，执行步骤③-4，其中，1≤x1≤W,1≤y1≤H；
③-4、判断 中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值 是否大于
中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值 如果是，则将{Ldis(x,y)}中
坐标位置为(x1,y1)的像素点的区域类型标记为p=2，然后执行步骤③-6，否则，执行步骤③-5；
③-5、判断 中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值 是否小
于或等于 中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值 如果是，则将
{Ldis(x,y)}中坐标位置为(x1,y1)的像素点的区域类型标记为p=3；
③-6、返回步骤③-3继续确定{Ldis(x,y)}中剩余的像素点的区域类型，直至{Ldis(x,y)}中的所有像素点的区域类型确定完毕；
③-7、采用块匹配法计算{Rorg(x,y)}与{Lorg(x,y)}之间的视差图像，记为其中， 表示 中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；
③-8、采用块匹配法计算{Rdis(x,y)}与{Ldis(x,y)}之间的视差图像，记为其中， 表示 中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；
③-9、判断 中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值 是否为255，
如果是，则将{Rdis(x,y)}中坐标位置为(x1,y1)的像素点的区域类型标记为p=1，然后执行步骤③-12，否则，执行步骤③-10，其中，1≤x1≤W,1≤y1≤H；
③-10、判断 中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值 是否大于
中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值 如果是，则将{Rdis(x,y)}中
坐标位置为(x1,y1)的像素点的区域类型标记为p=2，然后执行步骤③-12，否则，执行步骤③-11；
③-11、判断 中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值 是否小
于或等于 中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值 如果是，则将
{Rdis(x,y)}中坐标位置为(x1,y1)的像素点的区域类型标记为p=3；
③-12、返回步骤③-9继续确定{Rdis(x,y)}中剩余的像素点的区域类型，直至{Rdis(x,y)}中的所有像素点的区域类型确定完毕。
4.根据权利要求3所述的一种基于视觉感知的立体图像质量客观评价方法，其特征在于所述的步骤④中{Lorg(x,y)}、{Rorg(x,y)}、{Ldis(x,y)}和{Rdis(x,y)}中的每个像素点的局部相位特征和局部振幅特征的获取过程为：
④-1、对{Lorg(x,y)}中的每个像素点进行相位一致性变换，得到{Lorg(x,y)}中的每个像素点在不同尺度和方向的偶对称频率响应和奇对称频率响应，将{Lorg(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点在不同尺度和方向的偶对称频率响应记为eα,θ(x,y)，将{Lorg(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点在不同尺度和方向的奇对称频率响应记为oα，θ(x,y)，其中，α表示滤波器的尺度因子，1≤α≤4，θ表示滤波器的方向因子，1≤θ≤4；
④-2、计算{Lorg(x,y)}中的每个像素点在不同方向的相位一致性特征，将{Lorg(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点在不同方向的相位一致性特征记为PCθ(x,y)，其 中 ，
④-3、根据{Lorg(x,y)}中的每个像素点的最大相位一致性特征对应的方向，计算{Lorg(x,y)}中的每个像素点的局部相位特征和局部振幅特征，对于{Lorg(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点，首先找出其在不同方向的相位一致性特征PCθ(x,y)中的最大相位一致性特征，其次找出该最大相位一致性特征对应的方向，记为θm，再次根据θm计算{Lorg(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的局部相位特征和局部振幅特征，分别对应记为 和
其 中，
表示{Lorg(x,y)}中坐标位置为(x,y)的
像素点在不同尺度和最大相位一致性特征对应的方向θm的偶对称频率响应， 表示{Lorg(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点在不同尺度和最大相位一致性特征对应的方向θm的奇对称频率响应，arctan()为取反余弦函数；
④-4、按照步骤④-1至步骤④-3获取{Lorg(x,y)}中的每个像素点的局部相位特征和局部振幅特征的操作，以相同的方式获取{Rorg(x,y)}、{Ldis(x,y)}和{Rdis(x,y)}中的每个像素点的局部相位特征和局部振幅特征。