随着视频技术的迅猛发展,多视点+深度的数据格式已被广泛的应用于自由视点视频系统中。相比于传统视角固定的单个或多个视点的数据格式,多视点+深度的数据格式能够借助基于深度图像的视点绘制技术为用户提供任意视角的视频,从而提升了用户的视觉体验。本文以多视点+深度的自由视点视频系统为研究对象,针对深度信息的量化,视点绘制及视点绘制失真估计等关键问题展开了深入的研究,论文的主要创新研究成果包括:·提出了面向视点绘制的非线性深度信息量化算法。本文首先分析了常用的深度信息量化方法,归纳出映射区间和分辨率区间的错位是量化引起视点绘制失真的主要原因,并据此调整了深度信息的非线性量化操作,从而来实现映射区间与分辨率区间的对齐。实验结果表明,该算法能在不引入绘制失真的前提下,明显减少了深度信息的存储。·提出了区域感知的快速视点绘制算法。本文首先分析了区域计算模型不精准是影响视点绘制质量的主要原因,并据此提出了普适化的区域计算模型,以迭代的方式精确计算各个区域大小。随后,将复杂的区域迭代公式变形、简化为视差计算。最后,引入可分的查表技术以快速求解视差计算。实验结果表明,该方案能在维持较高的绘制质量的前提下,显著提升视点绘制速度。·提出了基于深度集图模型的快速视点绘制失真估计算法。本文首先分析了以深度值作为表征绘制失真的载体是目前视点绘制失真估计建模低效的主要原因。据此提出了深度集的概念,在归纳总结深度集的全新特性后,依据深度集对视点绘制失真估计模型进行了全新表征和优化。实验结果表明,深度集在表征绘制失真估计模型上更高效。·提出了像素级的视点绘制失真估计算法,用于基于区域的自由视点编码。本文首先定义了像素级视点绘制失真,随后提出了一种逐渐精细化的反向预测方法,该方法能根据虚拟视点中感兴趣的像素,找到其在参考视点中对应的像素,最后估计出感兴趣像素的像素级视点绘制失真。实验结果表明,该算法能实现精准且快速的像素级视点绘制失真估计。