传统的视频编码标准，如MPEG和H.26x，在编码端采用运动补偿预测技术，导致编码器复杂度很高，限制了其在传感器网络、视频监控系统、多视角视频等领域的应用，分布式视频编码具有良好的抗误码性能且编码简单，有效的解决了这一问题，目前已成为视频编码领域的一个研究热点。本论文重点研究了分布式视频编码中解码端的相关噪声模型，旨在提出更加准确的相关噪声模型，为解码重构提供更加可靠的信息。主要内容包括：根据相关噪声的统计特性、图像内容的变化情况以及编码端的原始信息，提出了一种自适应相关噪声模型的构造算法，自适应的选择高斯分布或拉普拉斯分布作为相关噪声模型；针对信道存在丢包的情况，分析了相关噪声的构成，给出了一种基于混合概率密度函数的自适应相关噪声模型，并采用期望最大化算法(EM算法)估计模型参数。最后，利用上述相关噪声模型的构造算法，实现了无反馈分布式视频编码系统(UDVC)，并构建量化变换、LDPC编解码以及反量化重构等模块。实验结果表明，与H.263帧内编码方法相比，UDVC能够提高PSNR约4~6dB，与H.264/AVC帧内编码方法相比，UDVC能够提高1~3dB，并大大改善了恢复视频的主观质量，且编码器简单、易实现，可用于终端编码设备简单的实际视频通信系统中。