随着CMOS技术的快速发展，大量嵌入了单芯片相机的视觉传感器流入了市场。由视觉传感器节点组成的无线传感器网络可以实现视频流的传输，为视频监控等相关领域提供了更为可靠、丰富的技术支撑。人们可以更全面、更直观的对监控现场进行监控。但传统无线传感器网络资源有限，以及视频传输数据量大、业务种类丰富、业务要求高等特点给无线传感器网络传输视频流带来了巨大的挑战。因此，在这种资源受限的新型无线传感器网络中优化视频流传输是一项具有现实意义的研究课题。本文在研究了国内外无线传感器网络中视频流传输相关文献的基础之上，利用网络优化方法实现了传输视频质量和网络寿命两个优化目标之间的平衡。主要的研究工作如下：1）基于改进对偶次梯度算法传输视频质量的优化问题。在考虑链路间干扰以及链路容量受限的情况下，将用户对视频的感知度作为网络的优化目标。由于该问题是一个非光滑优化问题，一般可采用对偶次梯度算法对其进行求解，但传统对偶次梯度算法对步长参数敏感，将导致算法收敛速度慢甚至不收敛问题。针对这一问题，本文提出了一种改进对偶次梯度算法。改进对偶次梯度算法采用了平滑技术，得到拉格朗日函数的平滑近似函数，然后通过更新两个子序列得到拉格朗日乘子的更新，避免了传统对偶次梯度算法的步长调整。通过Matlab仿真验证了改进对偶次梯度算法具有很好的收敛性，并且比传统对偶次梯度算法的收敛速度快。2）无线传感器网络是由大量能量有限的传感器节点组成，一个传感器节点的能量耗尽，可能导致整个无线传感器网络的瘫痪，从而缩短网络的生命周期。另外，视频数据流的数据传输量远远大于传统的标量数据，视觉传感器节点需要消耗更多的能量对数据进行采集、处理、接收和转发。因此，本文研究了在链路干扰和链路容量约束以及能量受限情况下传输视频质量和网络寿命的联合优化问题。在该问题模型中通过引入折中因子来权衡网络寿命和传输视频质量相对重要程度，并引入映射参数保证两个目标函数在同一数量级上。模型建立后，建立相关问题的对偶问题，并利用可分布式执行的改进对偶次梯度算法对其求解。Matlab仿真结果表明：该算法可以快速收敛到联合优化问题的全局最优解。实现了提高传输视频质量的同时并且尽量延长网络的寿命的目的，从而改善了整个网络性能。3）在无线传感器网络中，基于单路径的视频传输可能造成网络传输负载不均衡，导致某些视觉传感器节点能量提前耗尽，以及某些无线链路出现拥塞。进而缩短了网络生存周期，造成传输延时，以及剩余能量不均衡等问题。针对该缺点，本文提出了多路径情况下传输视频质量与网络寿命联合优化问题模型。该模型考虑了链路之间的干扰、链路容量的约束、节点能耗的约束。然后利用可分布式执行的改进对偶次梯度算法对其进行求解。最后通过Matlab仿真验证了改进对偶次梯度算法具有很好的收敛性。同时仿真结果表明，与单路径传输相比，基于多路径的传输视频质量效用和网络寿命效用都得到了提高。