随着多媒体通信技术的发展,无线视频监控、无线PC相机、移动视频电话、多媒体传感器网络等新的视频应用需求不断涌现。低复杂度的视频编码方法研究变得迫切,分布式视频编码研究也得到重视。Slepian-Wolf理论和Wyner-Ziv理论为分布式视频编码技术的主要理论依据。分布式视频编码可降低编码端计算复杂度,使设计具有低计算复杂度的视频编码器和解码器成为可能。对于一个分布式视频编码系统,其编解码效率很大程度上取决于在解码端估计的边信息的质量,因而研究有效的边信息估计方法对分布式视频编码有重要意义。本文研究的意义在于试图寻找有效的边信息估计方法,使得在保证解码端边信息质量的同时,降低解码复杂度。本文首先回顾了分布式视频编码的理论背景及研究进展,在分析基于运动补偿插值的边信息估计方法局限性的基础上,重点研究了基于通用预测的边信息估计。这种边信息估计方法不依赖运动模型,可大大降低解码器的复杂度。但基于通用预测的边信息估计方法,当视频中存在较明显帧间运动时其估计性能不好,为此,本文在原来方法的基础上提出了一种新的改进方法。在改进方法中,首先将帧分块,然后,按照帧间运动的剧烈程度把块分为两类,对运动不剧烈的块采用通用预测来估计其边信息,而对运动相对剧烈的块采用运动补偿插值来估计边信息。本文将两种边信息估计方法结合不但提高了边信息估计方法的性能同时降低了运算复杂度。测试视频序列的实验结果证明了本文方法的有效性。