表2说明了感知优化比特分配和速率控制算法的代表性工作其中包括关键特征、质量度量、Bjøntegaard Delta比特率BDBR7、速率精度和复杂度开销ΔT。这些工作可以分为两种类型：基于质量度量和基于感知因子。在基于质量度量的类别中高等人29提出了一种基于SSIM的博弈论方法用于帧内编码树单元CTU级比特分配其中MSE用1SSIM代替以测量视觉失真D^V即D^V=DSSIM=1SSIM。然后研究

本文介绍了感知优化比特分配和速率控制算法的代表性工作，分为基于质量度量和基于感知因子两种类型。在基于质量度量的类别中，高等人提出了一种基于SSIM的博弈论方法，用于帧内编码树单元（CTU）级比特分配。周等人从离散余弦变换（DCT）域扩展了基于分裂归一化SSIM的RD模型，并将1-SSIM和MSE之间的关系建立为DSSIM≠DMSES2，其中S2是当前块与整个帧之间的DCT能量之比，因此优化SSIM可以通过使用MSE近似实现。李和牟提出了SSIM和MSE之间更准确的关系，即DSSIM=αΘDMSE+β，其中α和β是每个块更新的线性模型参数，θ与图像内容的纹理方差相关。图9显示了DSSIM与四个基于DMSE的近似模型之间的关系分析。Li和Mou进一步将拟合精度（R2）分别提高到0.987和0.953，精度很高。这些工作可以提高编解码器的视觉质量和性能。

引用文中内容：

• 高等人[29]提出了一种基于SSIM的博弈论方法，用于帧内编码树单元（CTU）级比特分配。
• 周等人[140]从离散余弦变换（DCT）域扩展了基于分裂归一化SSIM的RD模型[102]，并将1-SSIM和MSE之间的关系建立为DSSIM≠DMSES2。
• 李和牟[57]提出了SSIM和MSE之间更准确的关系，即DSSIM=αΘDMSE+β，其中α和β是每个块更新的线性模型参数，θ与图像内容的纹理方差相关