前一篇博客寫了些視覺感知的基本概念，這一個博客介紹一論文《融合視覺感知特性蛋蛋HEVC率失真優化》的視覺感知因子。
這個視覺感知因子考慮了人類視覺系統對視頻圖像的空域活動性區域、紋理區域、時域活動性區域和亮度的感知特性，具體介紹如下：
（1）亮度權重因子：
亮度在一定程度上影響視覺感知，特別是在亮度較高或較低的情況下，人眼的視覺敏感度相對較低，而在一定的亮度範圍內，人眼的視覺敏感度相對較高。背景亮度敏感閾值曲線示意圖如圖所示，縱座標表示人眼感知門限值，門限值越小，表示人眼的敏感度越高。
（2）空域活動性權重因子：
對於視頻圖像，活動性越小的區域失真越容易被人眼察覺，即活動性小的區域視覺敏感度高，活動性大的區域視覺敏感度低。
（3）時域活動性權重因子：
對於一個視頻序列，人眼更加關注於視頻序列中的運動區域。運動區域的運動強度可用運動矢量或塊差值進行描述，由於運動矢量只有在當前 CTU編碼之後才能獲取，而當前 CTU 的塊差值可以在編碼前獲取，因此可以採用塊差值描述當前 CTU 的運動強度。運動強度在一定程度上反映了人眼對運動區域的關注度，關注度越大的區域容忍的失真就越小，相應的視覺敏感度越大。差值法的計算公式爲：
（4）紋理權重因子：
根據視覺遮掩效應，紋理越複雜的區域能夠隱藏越多的失真，而平坦區域相對紋理複雜區域隱藏失真的能力較弱。相同量的 SSE 發生在視頻序列中紋理複雜的區域和紋理平坦的區域會產生明顯不同的主觀感受，視覺敏感度高的區域所引起的失真要明顯大於視覺敏感度低的區域。一幅圖像的紋理 複雜度可用方差來進行描述，即
現在需要做的就是總結出自己的一套視覺感知因子，比這個更具體，更豐富的感知因子！