随着多媒体信息处理技术的飞速发展，多媒体应用不断呈现普适化的趋势。图像和视频数据大量涌现，特别是移动互联网以及无线传感器网络越来越发达，用户对于图像和视频等视觉数据的应用需求也迅猛增长，尤其是视频信息，正在逐步渗入到用户的日常生活中。用户在观看视频的时候可以对场景中的亮度、纹理、运动等初级视觉信息进行感知，以便从这些数据中能够更加快速有效地获取有用的信息。但是面对庞大的多媒体信息如何进行准确的用户体验感知以及高效鲁棒的视频压缩编码成为目前的研究热点和难点。　　本文围绕用户体验感知展开研究，首先从用户体验模型建立的心理学研究结论出发，建立用户体验感知计算模型模拟人眼视觉系统的特性。其次针对时空信息视频序列进行用户体验质量失真度量的评价。最后将本文的用户体验感知模型应用到分布式视频编码中，与分布式视频编码领域进行系统的交叉与融合。本文主要完成以下工作:　　第一，针对广泛使用的视觉心理生理学研究基础与结论，从人类视觉感知特性以及视频序列时空信息入手进行分析，提出了用户体验感知时空域的计算及感知模块融合算法模型，该方法最终可以得到视频图像中用户体验感知度较高的区域，并分别标识像素域以及宏块域的感知度结果。　　第二，针对多媒体视频信息中的用户体验质量失真评价与主观评价存在鸿沟的问题，研究了时空域测度评价方法并进行了测度理论的分析，提出了联合时空域的多维测度模型，对视频的时间域以及空间域进行用户体验质量失真的度量。该方法能够获得较好的评价性能。　　第三，针对目前编码领域前沿技术的分布式视频编码框架中缺乏用户体验感知模块的问题，提出了一种改进的分布式视频编码框架。根据人眼信息感知度的不同，去除视频序列中的视觉冗余信息，从而在保证了用户体验感知效果的前提下有效地降低码率。达到最小化人眼可视失真以及最大化编码性能的目标。基于MATLAB可视化界面编程，设计了分布式视频编码实验应用平台，可视化整体的编码过程与结果。