近年来随着多媒体技术和网络通讯技术的爆炸式发展,视频信息已经广泛应用于社会生产和人们生活的各个方面,如视频点播、视频会议、视频电话、视频监控、高清电视等。然而,网络中普遍存在的网络拥塞、随机比特错误和数据包的丢失都将导致视频重建质量的严重下降,给传统的视频传输带来了极大的挑战。因此,需要研究一种兼具较高压缩效率和传输可靠性的视频编码方法。为了应对视频的网络传输问题,多描述视频编码方法吸引了国内外学者的广泛关注。然而,传统的多描述视频编码中存在与国际视频编码标准不兼容、没有充分考虑人眼视觉特性及压缩效率较低等问题。为此,本文针对二维及三维视频的多描述编码方法展开研究,完成的工作主要包括：1.针对二维视频的一些多描述编码方法中存在的与国际标准编解码器不兼容、压缩效率较低等问题,本文提出了基于预测式错误恢复机制的多描述视频编码方法。针对时域采样生成的多描述视频序列,通过在编码端对解码恢复错误的有效预测,自适应地在多个描述内加入冗余信息,在兼容标准编解码器的情况下,有效地提高了多描述视频编码方法的率失真性能。2.传统二维视频的多描述编码方法往往没有充分考虑人类视觉系统特性的问题来设计编解码器。为此,本文结合JND (Just Noticeable Distortion, JND)信息提出了基于人类视觉系统的多描述视频编码方法。由于考虑了人类视觉系统的特性来合理分配描述内的冗余信息,因此,在相同码率下所提出的方法可以获取更好的视觉重建质量。3.本文进一步将基于人类视觉系统的多描述视频编码方法运用于三维视频中。通过利用人眼的视觉特性,将颜色视频序列和深度视频序列分别经过多描述编码方法进行处理。为了更好地进行质量评估,本文将解码所得的颜色及深度视频序列经过视角合成技术生成中间视角的颜色视频序列进行实验。相比传统三维视频的多描述编码方法,本文所提出的方法具有较高的信道传输可靠性。