随着信息技术的发展，视频在现代生活中的应用越来越广泛。但由于视频的数据量非常庞大，实际应用中往往需要进行视频的压缩编码处理，由此也促进了与视频编码相关的各项技术的研究与应用。由于人眼经常是视频的最终接收者，在视频编码相关技术中考虑视觉特性往往具有重要的意义。目前，虽然已有许多考虑视觉特性的视频编码相关的研究成果，但随着新近的视频编码标准和传输保护方法的推出，与之相适应的基于视觉特性的视频编码相关技术仍有一定的研究价值。本文即围绕基于视觉优化的视频编码相关技术展开讨论。视频编码相关的研究主要集中于编码、传输、解码三个方面。本文也分别从这三个方面选择研究内容。在编码阶段考虑视觉特性一般是施行主观特性编码。本文首先提出一种针对H.264/AVC标准的基于视觉特性的视频编码方法。我们首先利用经典DCT域的恰可察觉失真（Just Noticeable Distortion，JND）模型估计出视觉的敏感性分布。然后，我们把相应的JND阈值转换至H.264/AVC变换域中，并根据转换后的阈值自适应地抑制预测残差的变换系数。此外，我们还从等效失真的角度修正了用于率失真优化的拉格朗日（Lagrange）乘子，以使其适应带有系数抑制的编码。所提出的方法与H.264/AVC标准完全兼容。实验结果表明，在保持相似视觉质量的前提下，该方法在量化参数（Quantization Parameter，QP）低于28时能比JM14.2参考软件明显节省码率，在多数情况下也比Chen的方法有更好的码率节省效果。由于一般的信道往往无法避免传输差错的影响，因此视频传输时通常需要相应的差错保护措施。本文接着针对最近开发出的喷泉（Fountain）信道码－－Raptor码，研究基于Raptor码的非均等差错保护（Unequal Error Protection，UEP）方法。与许多已有的方法不同，我们采用标准的Raptor码以获得更好的实用性。我们利用Raptor码在分组长度较长时的良好特性以及视频包的优先级，分别提出了复杂度不同的基本型和增强型非均等差错保护方法。并且也进一步给出了所提方法的优化配置算法。实验结果表明，在丢包环境下，我们的方法能比GRIP方法更好地提升视频的客观和主观质量。在解码阶段提升视觉效果经常采用误码掩盖的方法。本文最后根据人眼往往更关注图像中感兴趣区（Region Of Interest，ROI）的特性，提出一种基于H.264/AVC标准的改进感兴趣区误码掩盖的方法。在编码端，根据背景宏块的量化后系数，我们把感兴趣区宏块的运动矢量信息自适应地嵌入到背景中。考虑到背景中只能嵌入有限量的信息，我们进一步提出根据一种预定义的误码传播度量来确定感兴趣区宏块的嵌入优先级。提出的方法与H.264/AVC标准完全兼容，并且可以与许多其它的误码掩盖方法结合使用。实验结果表明，该方法不会对编码效率产生大的影响，但能比DMVE算法和改进的BMA算法更好地改善感兴趣区的误码掩盖效果。