分布式视频编码的典型特点是编码简单、解码复杂，这与传统的视频压缩算法如H.26x和MPEG截然不同。近年来，无线低功耗视频监控、无线视频传感器网络、无线视频移动设备等新的应用，由于功耗、存储空间等限制，普遍需要编码器简单，而分布式视频编码的特点正好适用于这些应用场景。因此很多国内外学者投入分布式视频编码的研究，其中Wyner-Ziv视频编码是一个主要研究热点。本论文主要是基于无反馈Wyner-Ziv视频编码，提出了基于Laplacian分布的率失真(LDR-D)模型，并将这个率失真模型应用于DC（直流）系数的量化。首先分析了量化步长对Wyner-Ziv帧DC系数的失真与速率的影响，并构建了一个基于Laplacian分布的率失真模型。接下来，利用LDR-D模型，提出了两种确定DC系数量化步长的算法，即基于LDR-D模型的量化步长算法和自适应的量化步长算法。其中，基于LDR-D模型的算法主要是在率失真模型的基础上，采用二分法求解出DC系数的量化步长；而自适应的量化步长算法给出了基于内容自适应的DC系数的量化步长计算方法，该方法考虑了视频内容的变化。实验结果表明，基于LDR-D模型的量化步长算法，能有效提高系统的率失真性能，其平均PSNR有0.3~1.0dB的提高；而自适应的量化步长算法相比基于LDR-D模型的算法，系统能再有0.1~0.2dB的提高，且大大改善了恢复视频的主观质量。同时，由算法引入而增加的编码时间小于4%，基本没有增加编码器的复杂度。