1.一种基于MMSE重构的分布式视频编码信源失真估算方法，其特征在于，在采用MMSE重构算法对视频进行重构后，在解码端估算WZ帧中每个DCT系数的平均失真度为：在解码器中，WZ帧经LDPC译码后，每帧由若干个8×8的DCT变换块组成；将不同DCT块中相同位置的DCT系数抽取出来即可组成一个子带，每个WZ帧包含64个子带；其中，所述Δ为所求DCT系数对应子带的量化步长，利用解码过程中获得的量化矩阵和量化因子计算而得；

所述yN为所求DCT系数对应边信息的位置变量值，根据解码端生成的边信息和Δ计算而得；

残差帧指LDPC译码后WZ帧与边信息帧的差值，残差帧中各个子带的系数呈拉普拉斯分布，所述α为对应的分布参数。

2.如权利要求1所述的基于MMSE重构的分布式视频编码信源失真估算方法，其特征在于，所述拉普拉斯的分布参数α为：在解码端，WZ帧经过LDPC解码之后，将WZ帧经过LDPC解码之后的值和对应位置的边信息的值作差生成残差帧，再利用残差帧进行拉普拉斯分布参数的估计，所述Nz(s)和Ntotal(s)分别表示第s个残差帧子带中零系数的个数和该子带中DCT系数的总数；αSubmax、ΔSubmax分别表示当 情况下该帧64个子带中 的次大值所对应的拉普拉斯分布参数值和量化步长。

3.如权利要求1或2所述的基于MMSE重构的分布式视频编码信源失真估算方法，其特征在于，所述子带的量化步长Δ的取值为：Δ＝Qarry g QP，

其中，Qarry是大小为8×8的JPEG量化矩阵，量化矩阵中64个量化参数分别与64个子带相对应；QP为用于控制量化粗糙程度的量化因子，每个子带的量化步长等于该子带对应的量化参数与量化因子的乘积。

4.如权利要求3所述的基于MMSE重构的分布式视频编码信源失真估算方法，其特征在于，所述JPEG量化矩阵的取值如下所示：

5.如权利要求3所述的基于MMSE重构的分布式视频编码信源失真估算方法，其特征在于，所述量化因子QP为预设值，取值为：QP＝{0.5,1.0,2.0,4.0}。

6.如权利要求1或2所述的基于MMSE重构的分布式视频编码信源失真估算方法，其特征在于，所述边信息的位置变量yN的取值为： 其中y表示边信息的值，k表示边信息所在的第k个量化区间。

7.如权利要求1或2所述的基于MMSE重构的分布式视频编码信源失真估算方法，其特征在于，所述MMSE重构算法具体为：在给定量化区间[zi,zi+1)和边信息y的情况下，用x的期望值E[x|x∈[zi,zi+1),y]来作为重构的输出值 重构值公式为：其中，Δ＝zi+1-zi，γ＝y-zi，δ＝zi+1-y。