近年来，视频通信的技术的发展日新月异，人们对视频通信的需求也大大增加。随着智能手机以及WiFi和3G网络的兴起，人们越来越习惯于在移动终端上观看视频和视频通信。由于移动环境下存在着很多影响视频感知的因素，因此移动环境下人眼对视频的感知存在冗余。然而传统的视频压缩技术仅仅考虑了视频信号在数学上的特征，并没有充分考虑人眼对视频的感知冗余。在此背景下基于JND(Just noticeable difference)技术提出一种新的移动JND模型，并用于移动环境视频编码中。　　针对不同的移动环境，综合评估影响人眼视频感知的若干影响因子如观看距离、外界亮度和用户运动，并在传统JND模型的基础上，提出一个适用于移动环境的MJND(mobile JND)模型。将该模型运用于FFmpeg的编码模块中，提出一个根据MJND权重调节编码宏块块量化参数的算法。针对MJND模型，搭建一个无线视频转发系统，在这个系统上进行了一系列的感知实验。　　实验结果表明MJND编码器与传统FFmpeg编码器相比，在远的观看距离、剧烈的用户运动、强外界光照下能够将比特率分别下降18％、15％、30％。从主观质量评价和客观质量评价两方面对比了MJND编码器与FFmpeg的编码视频质量。在用户质量打分上，MJND编码器要高于FFmpeg，但是在客观质量评价PSNR上MJND编码器略低于FFmpeg。