1.一种基于动态专家选择盲光场图像质量评估的方法，其特征在于，包括：从光场子孔径图像中生成N组交叉编码灰度图；

从光场子孔径图像中生成N组交叉编码灰度图包括：

对光场子孔径图像阵列按照不同对角线方向选取目标图像，其中每个对角线方向包括多个水平和垂直交叉组合形成交叉编码图像组合，每个所述交叉编码图像组合由相同数量的水平子孔径图像和垂直子孔径图像组成；

将所述水平子孔径图像在水平方向上进行叠加，将垂直子孔径图像在垂直方向上进行叠加，生成N组交叉编码灰度图；

对所述N组交叉编码灰度图分别在水平方向和垂直方向进行特征提取，获得水平方向的特征和垂直方向的特征；

将水平方向的特征和垂直方向的特征进行局部特征聚合，获得若干个交叉组合的特征；

将若干个交叉组合的特征拼接后进行全局特征聚合，获得聚合特征；

获得聚合特征包括：

对拼接后的若干个交叉组合的特征图进行空间注意力机制处理，通过计算特征图中每个空间位置的重要性权重，获得图像中的关键区域和全局结构信息；

对拼接后的若干个交叉组合的特征图进行通道注意力机制的处理，通过计算每个通道的重要性权重，突出特征图中重要的通道信息，抑制冗余的通道信息，获得聚合特征；

将所述聚合特征结合动态专家选择，根据概率建模动态选择最相关的两个专家，通过选出专家的组合获得光场图像的质量评估分数，完成质量评分；

动态专家选择方法包括：使用MoE模块通过门控网络对输入特征进行分析，生成每个专家的权重分布；根据所述权重分布，门控网络从8个候选专家中自适应地选择出最相关的两个专家，进行加权融合；每次仅选择权重最高的两个专家参与输出；每个专家关注光场图像的不同质量维度；通过加权融合这些专家的输出，最终生成光场图像的质量评估分数。

2.如权利要求1所述的基于动态专家选择盲光场图像质量评估的方法，其特征在于，所述光场子孔径图像的阵列规格为n×n。

3.如权利要求1所述的基于动态专家选择盲光场图像质量评估的方法，其特征在于，所述不同对角线方向分别为左对角线和右对角线。

4.如权利要求1所述的基于动态专家选择盲光场图像质量评估的方法，其特征在于，获得水平方向的特征和垂直方向的特征包括：利用滑动窗口机制和自注意力机制，对所述交叉编码灰度图逐层提取多尺度特征，捕捉光场图像中局部区域的细节变化以及不同视角之间的几何关联，获得水平方向的特征和垂直方向的特征。

5.如权利要求1所述的基于动态专家选择盲光场图像质量评估的方法，其特征在于，获得若干个交叉组合的特征包括：对水平方向的特征和垂直方向的特征分别进行多尺度分解，提取不同空间尺度下的局部几何信息；

将不同尺度的局部几何信息进行逐层融合，捕捉光场图像多视角信息中的局部几何失真模式，获得若干个交叉组合的特征。

6.如权利要求1所述的基于动态专家选择盲光场图像质量评估的方法，其特征在于，获得光场图像的质量评估分数包括：通过门控网络对所述聚合特征计算各专家的选择概率，并选择权重最高的两个专家；

每个专家关注光场图像的不同质量维度，将两个专家的输出通过加权融合获得光场图像的质量评估分数。