随着多媒体传输技术的发展，互联网多媒体已经成为当下最流行的互联网应用。每年，全球网络视频传输的流量总和已经占到互联网传输总量的80%以上。面对不断飙升的网络视频流量，互联网多媒体服务必须向着分布式计算的方向发展，并朝着视频云服务的模式进行转变。采用了云计算模式的视频云服务，能够在有限的互联网环境下，适配更多样化的用户终端设备，为更加广泛的用户提供分布式视频数据存储和播放服务。然而，由于IP网络采取了“尽力而为”的工作模式进行视频数据的传输，因此视频云服务不但需要考虑云端系统资源的分配，还必须兼顾网络资源的分配问题，以保障视频云服务的质量。如何在有限的网络环境下，测试视频云服务能够提供的服务质量，提出优化视频云服务质量的方案，是视频云服务技术发展的关键。国内外学者在这个领域的研究主要集中在针对特定的网络参数，提出服务质量优化算法，但是没有关心如何在给定网络环境下测试服务质量。本文在充分研究了各类视频云服务质量优化算法的基础上，总结出了影响视频服务质量的原因，设计了一种基于视频云服务的播放时空域损伤程度测量算法。本文作者通过搭建视频云服务测试系统平台，采集测量了算法所需的网络参数，分析了网络传输参数变动与播放质量损伤之间的关系，并以此来评估在一定的网络环境下用户能够获得的视频云服务质量。与现有的视频质量评分模型相比，视频云服务的播放时空域损伤程度测量算法具有以下特点：1)综合考虑了传输时延、时延抖动以及丢包率这三类网络参数，使测量算法更具客观性；2）融合了视频云服务用户端的缓冲策略，进行算法设计和测量分析，使测量算法更贴近实际应用；3）关注了视频云服务的同步性能，使算法能够适用于实时交互式视频云服务的测试；4）通过时空域损伤测量算法计算出的时空域损伤概率等统计学指标，可以用于视频云服务质量评分。最后，本文针对视频云服务的时空域损伤测量算法，设计了视频云服务测试系统。通过对测试系统采集获得的数据进行分析，结果表明时空域损伤测量算法，能够测试视频云服务的质量，并具有较好的适用性。