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基于感知的视频质量评价与视频编解码的中期报告
一、研究背景和目的
随着互联网的普及和网络视频的快速发展，视频质量评价成为了一个重要的研究领域。传统的视频质量评价方法主要基于人眼视觉系统的认知方式，但是这种方法存在一些缺陷，如评价结果的主观性、误差的存在等。基于感知的视频质量评价是一种新的方法，可以更加准确地评价视频质量，较好地解决了传统方法的局限性。
本项目旨在基于感知的视频质量评价方法，研究视频编解码算法，提高视频质量和压缩比率的性能，进一步推动视频技术的发展和应用。
二、研究内容和进展
1.基于感知的视频质量评价方法
本项目团队在既有研究基础上，提出了一种新的视频质量评价指标，基于双重乘积离差模型（DSIP），结合人类视觉感知的特点，可有效评估视频质量，并获得较好的实验结果。
2.视频编解码算法
本项目团队主要研究了一些重要的视频编解码算法，如H.264、H.265、VP9、AV1等，并对这些算法的编解码性能进行了比较和分析，提高了视频数据压缩率和清晰度。
3.实验验证和性能改进
本项目团队进行了大量的实验验证，并不断改进和优化方法和算法，并在评价指标、编解码性能、实验结果等方面得到了明显的提升与改进。
三、研究成果和展望
通过研究基于感知的视频质量评价方法和视频编解码算法，本项目团队取得了一些良好的研究成果，为视频技术的发展和应用提供了重要的支持。未来，我们将继续深入探究视频技术的各种问题和挑战，致力于提高视频质量和编解码性能，为更好地服务社会和人民做出贡献。