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面对数据量庞大、不可靠网络环境下深度图像失真严重、编码后视点合成质量不高等问题，传统的视频图像压缩技术已经无法满足系统的需求。压缩感知理论的出现为系统处理提供了新的思路，基于此本文主要分析和研究压缩感知视频中质量评价及相关问题。以CS视频数据为例，通过构建基于网络性能、服务质量以及体现质量为指标的压缩感知视频中质量评价模型，通过收集自“Xigh.org”测试视频数据，进行实验设计，结合实验所得到的数据，使用 MATLAB R2012a进行数据统计，对压缩感知视频质量进行评价。
 
关键词：压缩感知  视频  质量评价；更多范文 视频压缩主要分为两部分，一部分为帧内压缩，即图像压缩需要解决的问题；另一部分为帧间压缩，主要是去除视频的时间冗余。
视频压缩框架主要有两种，一种是现在广泛采用的利于在互联网传输的联合编解码框架，又称为传统编码框架；另一种则是基于Slepian和Wolf理论的分布式视频编码框架。
传统编码框架充分利用视频的帧间相关性，使用复杂的运动估计与补偿算法，去除视频的时间冗余和空间冗余。复杂的编码系统使得视频得到上百倍的压缩，加上其相对简单的解码技术，非常适合在互联网上这种“一次编码，多次解码，，的环境中使用。
传统编码框架经过几十年的发展己经出现了许多视频压缩标准，包括MPEG 1,MPEG2，MPEG3，MPEG4以及H.263，H.264等等。经过循序渐进的发展，传统编码框架技术己经相当成熟，特别是近年发布的新标准H.265又一次使得压缩率得到进一步的提高。
近年来对分布式视频传输框架也有了越来越多的研究。分布式视频编码作为一种新兴的编解码方案，采用独立编码和联合解码的方式，将复杂度高的运动估计与补偿算法转移到解码系统中实现。简单的编码系统和复杂的解码系统适合那些“全部编码，部分解码”的应用环境，如无线视频监控网络（wireless video surveillance networks），无线视频传感器网络（wireless video sensor networks）等等。这些视频应用有一个特点是，产生的视频数据量巨大，但是真正有实际利用价值的数据只占极少的一部分。这样解码的任务相对于编码的任务要少得多。另一方面，简单的编码系统使得移动端可以更加轻量级，节约能源，延长移动端工作时间，节约商业成本。近年来随着压缩感知理论的发展，可以使编码系统更加简单。