由于视频编解码技术会造成一定程度的图像失真,因此,如何评价视频码流的图像质量是数字视频编码技术首要面对的问题。所有视频质量评价方法中,计算重构视频和原始视频的峰值信噪比(PSNR),能够很好地反映了整个图像的失真程度,是行业内排在首位的视频质量评价方法。但是在网络环境下的数字视频技术应用中,由于不能得到原始视频信息,计算视频码流的PSNR具有局限性。因此,提出了一种基于H.264视频编码标准的PSNR估计方法,适用于网络环境。H.264编码标准产生图像失真的两个因素是量化技术和SKIP技术。实验证明,H.264编码过程中离散余弦变换(DCT变换)之后的系数在统计上满足拉普拉斯分布。通过对DCT系数量化后数值的统计分析,可以估计量化前DCT系数的分布模型,结合量化系数,获得量化造成的还原误差。针对于SKIP技术造成的图像损失,利用SKIP宏块和其相似宏块的残差能量基本相同的特点,通过相似宏块的残差信息获得SKIP技术造成的还原误差。经过在多个视频序列的测试证明,提出的H.264视频流无参考PSNR估计方法,具有较好的精确度。其中PSNR的平均估计误差仅为0.52db,在各种条件下的测试结果误差最高不超过1.4db。将H.264视频流无参考PSNR估计方法应用于一个数字视频系统,实现视频清晰程度的自适应。运行结果证明,系统内视频流PSNR变动范围控制在2db之内。