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基于感知的视频质量评价与视频编解码的综述报告
本综述报告将介绍基于感知的视频质量评价与视频编解码的相关研究和发展趋势。在现代通信和娱乐应用中，视频已经成为一种重要的信息传递方式，因此保障视频质量的高水平已经成为必须的任务之一。不过，对于视频质量的评价并不是一项简单的任务，需要考虑到多种因素，如视频编解码算法的技术性质、视频文件的压缩、传输和解码的质量等，而且每个用户对视频质量的感知也不同，这使得这项任务更加复杂。这时，基于感知的视频质量评价技术被提出，它可以更好地定量描述人类主观感受的视频质量，实现人机交互的零距离。
基于感知的视频质量评价涉及测量不同编解码算法在不同视频场景下的视觉感受质量（VisualQualityofExperience，VQoE）。它是一种定量评估方法，用于评估视频内容在观众中产生的感知质量，即观察者所感受到的视频质量、清晰度、亮度和色彩等。当针对具体的视频质量问题进行量化分析时，需要了解观众的感知，基于客观的研究调查的结果，通过合理的数据分析工具分析这些数据，以获得感知质量评估结果。这种方法被广泛应用于视频的设计、测试和管理。
为实现基于感知的视频质量评价，研究人员们开发了各种模型，其中一些是基于机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的技术发展。这些模型可以自动提取视频的视觉内容特征，并将其与人类感知模型结合起来预测被试者的主观评分。然而，由于人类感知模型和造成视频质量的诸多因素，模型仍然需要进行多种优化和改进，比如增加解码延迟的模型和将图像的空间和时间维度纳入考虑等。
视频编解码的发展与向量量化及数据信源编码的发展密切相关。现在，视频编解码中最广泛应用的是基于H.264/AVC的视频编解码算法，它成功地将视频数据流压缩到小于其原始大小的几个百分点。不过，由于现代计算机的快速发展，高效的编解码算法仍然是一个相对较新的领域。一些最新的视频编解码算法正在被研究中，这些算法具有更好的压缩性能和更快的视频编解码速度，从而更好地满足了现代应用的需求。
总之，基于感知的视频质量评价和视频编解码的发展是一个不断发展的领域。更好地衡量视频质量，提高视频压缩算法的效率，提高解压缩的速度，这些问题都是该领域需要研究和改进的重点。这个领域的研究与发展已经极大地推动了视频领域的应用。