多描述视频编码长期以来一直被认为是提高视频码流稳健性的有效方式之一。其基本思想是:编码器产生多个码流,每个码流可以单独解码获得质量可接受的重建信号,多个码流可以联合解码得到更高质量的重建信号。当前,几乎所有的多描述视频编码算法都基于多个预测环路。这些算法在理想多描述信道上,即在每个码流或者完整收到、或者完全丢失的情况下,有较高的压缩效率。然而在随机丢包信道上,编解码器的边信息会由于丢包而不同,从而导致严重的预测误匹配问题。为了解决预测误匹配问题,本文提出了分布式多描述视频编码的概念,用分布式编码取代预测编码来实现帧间压缩,由于分布式编码通过利用信源和边信息之间的统计相关性实现压缩,因此,即使编解码器的边信息不完全相同,解码器也能够正确解码,这使得视频码流的稳健性得以大幅提高。Wyner-Ziv背景下的多描述问题可以看作是分布式多描述视频编码器的理论模型,因此本文首先给出了该信息理论问题的码字构造方案。理论分析和实验结果表明:本文的方案与理论边界有2～3dB的差距。在完成码字构造的基础上,通过借鉴分布式视频编码的设计思想,本文进一步提出了分布式多描述视频编码算法。由于没有采用预测环路实现帧间压缩,本文提出的视频算法不存在预测误匹配问题。实验结果显示:本文的算法在高丢包率信道上,明显优于以往的基于预测环路的多描述视频编码算法。