随着互联网与多媒体压缩等技术的快速发展，互联网流媒体应运而生。可分级性是未来多媒体信源编码所追求的重要特性之一，但这种码流对包丢失和信道误码很敏感，传输过程中的某一比特错误都可能导致位于其后的码流数据无法正确解码，造成恢复图像质量的大幅降低或完全无法正确解码。现有的、ntemet网络是差错易发信道，不能实时提供可靠的数据传输。因此，研究差错信道中的视频图像可分级码流实时传输问题就成为一项非常具有挑战性的研究热点。　　 基于前向纠错的多描述编码是解决实时通信中图像和视频可靠传输问题的重要手段。本文重点研究包删除信道中视频可分级码流的MDC-FEC优化编码算法以及针对可分级流媒体在互联网中进行传输时所碰到鲁棒性与适应性等相关的关键问题进行了深入研究。主要研究内容和创新点如下：　　 首先，改进了传统的MDC-FEC编码参数的选择算法。该算法适用于给定传输码率的MDC-FEC系统，通过易求得的质量优化解的期望质量的上下界估计最小期望质量对应的MDC-FEC编码参数，避开了复杂度较高的质量优化解的多次求解步骤。实验结果显示，此算法兼有复杂度低和鲁棒性好的特点。　　 其次，研究了MDC-FEC保护对于两种异构客户带宽多播情形的适应性问题。针对不同客户通过不同物理链路接入同一服务器的多播情形，提出了一个基于邻域分割的渐进优化算法，可降低为不同需求的用户分别计算最优MDC-FEC保护解时的计算复杂度。　　 针对不同用户共享同一物理链路接入同一服务器的多播情形，改进了传统的分层MDC-FEC性能评价函数，并以最优化该性能评价函数为目标提出了一个新的局部搜索算法。实验表明与现有分层多描述编码框架相比，所提出的算法能够取得更好的客户平均性能。　　 论文的最后给出了全文的总结，并结合现有多描述编码的研究状况，对未来的研究方向的作出了展望。