随着网络的高速发展,视频应用也日益普及。但是,网络视频质量受到多方面因素的影响。比如传输信道资源有限、网络具有时变特性、压缩编码失真等等,这些都会引起视频质量的下降,降低用户的体验质量(Quality of Experience, QoE)。因此,保证网络视频业务质量成为网络视频服务的关键,视频质量评估方法的研究也受到了广泛的关注。视频主观评估方法耗时耗力,不适合开展。相比之下,客观评估方法更适合对网络视频进行质量的评估。因此,本文结合理论研究和实验仿真,关注网络视频质量的客观评估方法,主要做了以下工作：(1)对现有的网络视频质量评估方法进行分类介绍和评价,分析对视频质量产生影响的各种因素。(2)由于压缩编码对视频质量产生影响,研究基于编码参数的评估方法。分析H.264码流中反映视频质量的特征信息,利用多元线性回归方法建立编码参数与视频质量的评估模型,最后通过分析客观评估值与主观评估值的相关性来验证该模型的有效性。(3)由于网络性能对视频质量产生影响,研究基于网络参数的评估方法。在分析QoE与QoS的定义以及关系的基础上,以HTTP视频流为研究对象,建立网络层QoS、应用层QoS以及QoE之间的三层映射模型。首先由网络性能参数计算视频性能的度量指标,再应用神经网络算法,将视频性能度量指标作为输入,输出视频质量评估结果。最后通过对模型仿真结果和实验测试数据的分析比较,验证了该模型的优越性。