随着网络与多媒体的发展，越来越多需要低计算复杂度编码器的移动视频终端加入到网络中，实行多次编码，一次解码，这种视频上行链路传输模型将日益流行。传统的视频压缩标准因编码端过于复杂而不便应用到这些视频终端中去。基于Slepian-Wolf和Wyner-Ziv理论的分布式视频编码作为一种新的非对称的视频压缩框架，提出一种单独编码联合解码的方案，使低复杂度的编码端得以实现；并且由于运用信道编码技术，大大提高视频传输系统的抗误码性能。 在分布式视频编码系统中，边信息是极为重要的。如何准确的构造边信息是分布式视频编码的一个突出难点。边信息的正确性对分布式视频编码系统的率失真效率与压缩效率有显著影响。边信息构造得越准确，解码端就需要越少的校验比特进行解码，压缩效率就越高。 本文提出一种新的基于运动补偿帧插值的自适应边信息构造算法。该算法采用了扩展块进行前向和后向运动估值，并使用了矢量中值滤波器对运动矢量场进行平滑。这样得到的矢量场更加准确，重构帧的质量更加好。该算法还利用前向运动补偿和后向运动补偿插值帧的互补性以及重叠块运动补偿进一步改进边信息的质量。本文提出的算法还采用静止块的判定以及自适应设定运动搜索范围的方法降低运算复杂度。实验结果表明，本文算法重构出来的边信息在PSNR，主观质量以及运算复杂度等方面都比现有一些算法(如帧速率上采样双向运动估值，运动补偿时域插值，运动矢量场帧插值等)有所提高。