随着宽带通信技术的迅猛发展,网络视频用户数飞速增长。为了获得用户对视频服务的认可,服务提供商需要确保良好的用户体验质量(Quality of Experience, QoE).因此,网络视频质量评估与测试技术研究不仅是学术界重要的研究课题之一,而且也是工业界关键技术之一。目前已经有很多研究机构和学者就该领域展开研究,并取得了一定的成果。但是影响网络视频质量的因素非常多,网络视频质量主观评估方法步骤繁杂,测试时间长,实时性低；网络视频质量客观评估方法有赖于测试,且反映客观评估水平的主客观相似度有待提高。网络视频质量评估与测试技术研究仍然存在许多亟待解决的问题。本文以如何评估网络视频质量,建立客观评估模型,提升主客观评估相似度为目标,测试分析网络视频在不同实验环境下质量损伤的原因,提取网络性能指标、视频特征参数、业务应用指标等,设计网络视频质量评估方法。本文提出了相应的客观评估方法,通过理论分析和测试实验对算法性能进行验证,同时开发了一套网络视频质量评测软件,主要工作和创新点如下：1)提出一种基于多元非线性回归的网络视频质量混合评估方法。研究中以IPTV作为对象,由于传输链路建立时,网络带宽是影响视频质量的主要因素,通过实验测试了不同网络带宽下视频质量变化,充分考虑网络性能指标、视频空域时域特征参数,结合SSIM值建立混合评估模型,比单一SSIM评估提高了主客观相似度。2)提出一种基于自学习型M5’决策树的网络视频质量评估方法。为了解决媒体流传输指标(Media Delivery Index,MDI)只给出测试值,没有明确客观评估值的问题,通过训练MDI测试样本值,建立MDI与QoE的映射关系,给出客观评估值,该方法能够有效地评估网络视频质量。3)提出一种基于Mamdani模糊推理的评估方法,建立网络视频质量评估模型。该模型有效地分析了网络层QoS、应用层QoS、用户体验层QoE之间的关系。研究中以HTTP视频作为研究对象,设置不同网络环境,测试网络视频的应用性能度量指标,根据实测数据,在不同区间段模糊化应用性能度量指标,设计规则表,采用Mamdani推理模糊化数据,再计算网络视频质量客观评估值,有利于提高客观评估准确性。在此基础上,还研究了TCP吞吐量对视频质量的影响,为了提高预测TCP吞吐量的准确性,提出一种改进的TCP吞吐量模型,在不同网络环境下测试TCP吞吐量,实验结果显示改进后的模型更贴近实际值。4)提出一种网络视频质量综合评估模型,考虑影响网络视频质量不同因素,使用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)推导QoE评估模型,该评估模型可以根据实际情况选取不同因素进行评估。此外,还综合本文提及的算法,设计开发网络视频质量评测软件,实时测试网络视频质量评估指标,评估网络视频质量,给出客观评估值。