近年来，一些新的视频应用如无线视频传感器网络、移动视频电话和无线视频监控在快速地融入和改变着人们的生活。这些视频系统要求终端不仅可以实现低复杂度解码，还需具有实时编码和传输等功能。受制于设备成本及功耗等因素，该类系统终端的计算和存储能力都十分有限，因此难以执行复杂的视频压缩算法。　　 分布式信源编解码技术是一种新的信源压缩技术，这项技术是基于早在20世纪70年代就提出的Slepian-Wolf和Wyner-Ziv理论。直到21世纪初，才开始有分布式视频编解码的具体实施方案的提出。传统的视频编码由一个高复杂度的编码器和一个低复杂度的解码器构成，而分布式视频编码系统把计算复杂度高的运动估计以及运动补偿部分从编码端移到了解码端，大大减少了编码端的复杂度，同时具有较高的压缩率，非常适合于移动多媒体的应用。　　 本文首先介绍了分布式视频编码系统与传统视频编码间的区别，然后介绍了分布式视频编码系统的理论基础，即Slepian-Wolf定理以及Wyner-Ziv定理。根据目前该领域的研究热点以及编解码框架阐述了分布式视频编码系统中重点研究的一些相关技术。接下来分析了斯坦福模型分布式系统的实现方法以及存在的缺陷，并且展开了深入研究。为了充分的利用解码端的边信息进行WZ帧的重建，本文提出了基于半像素精度边信息进行WZ帧重建的方法，分别对基于空域半像素精度边信息、频域半像素精度边信息的重建方法以及斯坦福模型中基于整像素边信息的重建方法进行比较，这两种方法对重建WZ帧的率失真性能都有比较明显的提升。然后分析了斯坦福模型系统中基于LDPCA的码率控制算法，该算法在较高码率时初始校验位数的计算上存在偏差，使得解码端向编码端请求比特数的次数以及迭代译码的总时间大大增加，本文提出了通过相对熵进行拉普拉斯信道估计以及引入LDPCA译码性能限来调整初始比特数计算的准确性，使得在仅增加较少比特数的前提下大大降低了解码端向编码端请求比特数的次数以及迭代译码的总时间。本文最后对全文进行了总结，并指出今后需要继续进行的相关研究工作。