随着网络的快速发展，视频的应用越来越广泛，为了提供一个良好的网络视频服务，必须保证网络视频的质量。而网络视频的质量下降主要受到两个方面的影响：压缩编码和网络传输。为了保证网络视频的质量，必须在网络的不同节点上对其进行质量评价。　　目前最为准确的质量评价是视频的主观质量评价，但其操作复杂，费时费力，不易实现，因此，应用较多的是视频的客观质量评价。本文通过理论和实验，深入研究了网络视频编码失真的客观质量评价方法。本文的主要工作内容如下：　　（1）分析可能导致网络视频质量退化的因素，总结视频的质量评价方法，并对网络视频的质量评价模型进行分类。　　（2）建立了一个视频主观数据库，存储了典型的QCIF视频序列在不同量化参数下的主观质量，做为实验数据。　　（3）研究目前性能较优、应用越来越广泛的H.264压缩编码，分析从码流中提取的特征参数与视频质量的关系，建立视频编码失真的码流层模型，并利用拟牛顿法BFGS和通用全局优化法拟合模型参数。实验表明，该模型预测的视频质量与视频的主观质量有较好的相关性和一致性。　　（4）人是视频的主要接受者，人眼是人获取外界信息的主要途径，人眼具有掩盖效应，本文研究了人眼的视觉特性，并分析获取视频的空间复杂度和时间复杂度的方法，得到视频的时间和空间掩盖因子，进而建立符合人眼视觉特性的视频编码失真评价的部分参考模型。实验结果表明加入了人眼视觉特性的本文模型能很好地预测视频的质量。