前一篇博客写了些视觉感知的基本概念，这一个博客介绍一论文《融合视觉感知特性蛋蛋HEVC率失真优化》的视觉感知因子。
这个视觉感知因子考虑了人类视觉系统对视频图像的空域活动性区域、纹理区域、时域活动性区域和亮度的感知特性，具体介绍如下：
（1）亮度权重因子：
亮度在一定程度上影响视觉感知，特别是在亮度较高或较低的情况下，人眼的视觉敏感度相对较低，而在一定的亮度范围内，人眼的视觉敏感度相对较高。背景亮度敏感阈值曲线示意图如图所示，纵坐标表示人眼感知门限值，门限值越小，表示人眼的敏感度越高。
权重因子表达式为：
（2）空域活动性权重因子：
对于视频图像，活动性越小的区域失真越容易被人眼察觉，即活动性小的区域视觉敏感度高，活动性大的区域视觉敏感度低。
（3）时域活动性权重因子：
对于一个视频序列，人眼更加关注于视频序列中的运动区域。运动区域的运动强度可用运动矢量或块差值进行描述，由于运动矢量只有在当前CTU编码之后才能获取，而当前CTU的块差值可以在编码前获取，因此可以采用块差值描述当前CTU的运动强度。运动强度在一定程度上反映了人眼对运动区域的关注度，关注度越大的区域容忍的失真就越小，相应的视觉敏感度越大。差值法的计算公式为：
（4）纹理权重因子：
根据视觉遮掩效应，纹理越复杂的区域能够隐藏越多的失真，而平坦区域相对纹理复杂区域隐藏失真的能力较弱。相同量的SSE发生在视频序列中纹理复杂的区域和纹理平坦的区域会产生明显不同的主观感受，视觉敏感度高的区域所引起的失真要明显大于视觉敏感度低的区域。一幅图像的纹理 复杂度可用方差来进行描述，即
现在需要做的就是总结出自己的一套视觉感知因子，比这个更具体，更丰富的感知因子！
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