屏幕视频主要由文本区域、计算机图形和其他计算机生成的内容组成。相比于相机拍摄的自然场景视频,具有独特的特征:在空域上,其具有更高的色彩纯度、更高的边缘强度;在时域上,场景切换更为频繁,且相邻帧之间的运动更加集中、剧烈。在屏幕视频的压缩与传输过程中,需要在尽可能不降低视频主观质量的前提下提升压缩率。针对这一需求,本文分析了屏幕视频的视觉感知特性,建立了屏幕视频的视觉感知模型。具体而言,这一模型包括空域、时域和中心凹视觉感知模型。空域视觉感知模型不仅考虑了亮度掩蔽效应,还设计了基于边缘检测的对比掩蔽估计算法,首先将屏幕内容划分为锐利边缘区域和非锐利边缘区域,通过模糊效应与视觉敏感度的关系估计锐利边缘区域的对比掩蔽效应,而非锐利边缘区域的对比掩蔽由图像的局部梯度决定。在时域视觉感知建模中,本文不仅考虑了视频相邻帧之间的亮度差异导致的视觉掩蔽效应,同时也考虑了因相邻帧运动导致的运动掩蔽效应。中心凹视觉感知冗余模型描述的是视觉敏感度与人眼注视点之间的相对距离、图像区域的相对亮度之间的关系,它以注视点预测为基础。为了更好预测视觉系统在注视屏幕视频的注视点运动规律,本文设计了基于感知的帧分类器,将屏幕视频的每一帧划分为静止帧、相对运动帧或突变帧。视觉系统在每一类帧上注视点的分布特征不尽相同,在静止帧中,注视点由视觉空域显著性分布得到;在相对运动帧中,融合空域、时域显著性特征推导出注视点;突变帧的注视点由前若干帧的注视点分布预测。最后,融合空时域和中心凹视觉感知模型,得到屏幕视频的视觉感知模型。为了验证提出模型的有效性,本文设计了感知噪声容忍实验,与现有的感知冗余模型进行对比,实验表明,提出的模型能更准确地估计屏幕视频的视觉感知冗余。此外,本文将该感知模型融合进屏幕视频的编码过程中,与原始的屏幕视频编码过程相比,提出的模型可以节省平均7.42%的码率,且相对于其他感知模型指导的编码过程,本文方法的编码性能更好,在码率节省相近的条件下主观质量最优。