在包交换IP网络中,某节点上的存储区溢出可能会引起丢包,也可能会因为时间延迟过长而被认为某个包丢失了。然而,被压缩的视频信号,特别是被编码的立体视频,由于采用了低比特率视频编码方案而必须依靠帧间编码来提高编码效率,因此在面对传输错误时非常脆弱。这种采用运动补偿和视差补偿的编码结构会在码间预测时产生很强的时空依赖性。恰恰是这种依赖型,使传输中不可避免的丢包对其视频重建造成严重的影响,甚至导致大范围的错误传播。研究IP包交换网络中端到端丢包与视频通信质量之间的关系,最关键的就是要建立适合IP网络丢包特性的视频传输失真模型。丢包网络中的失真模型具有广泛的应用,可以用于研究信源编码的参数确定(比如量化和内部率),率失真优化,信道编码控制,信道差错控制技术(如前向差错控制),重传限制和帧内/帧间模式转换等。目前,在世界范围内针对二维视频传输模型已经做了大量的工作,但是在通用的多视点立体视频传输失真建模领域开展研究工作的报道非常少。本文的主要目标是:为在IP网络上传输多视点视频建立一个针对丢包效应的递归失真模型。为了研究多视点视频在丢包网络中的视频质量,本文首先分析了多视点视频传输失真与IP网络中端到端错误之间的关系。依据这个分析,建立了多视点立体视频传输失真系统架构。接着,在多视点视频的各种编码模式下,分析了网络丢包对传输失真的影响,同时还研究了多视点视频在包交换网络中的解码失真和错误传播,并推导了不同编码模式下的多视点视频传输失真的计算公式。然后,在对多视点视频编码特征和随机丢包传输错误传播模式研究的基础上,推导出一个能够在帧级和GGoP级预测信道引起的失真的数学递归模型。所提出的模型分别考虑了由运动补偿和视差补偿预测引起的时间和视点间编码的互相依赖性,能够适应多视点视频中更为复杂的二维错误传播,并且在保持有效性的同时降低了计算复杂度。最后,本文在研究失真预测模型的基础上,提出了一种多视点立体视频在IP丢包网络中实现错误掩盖的实用技术。除理论分析之外,本文采用主观和客观评价方法,比较了模型预测值与实际测量值。比较结果表明:本文所提出的失真模型在预测帧级和GGoP级传输失真时都具有很高的精确度。