立体视频是未来视频技术的重要发展方向。与单通道视频相比，立体视频一般有两个视频通道，数据量要远远大于单通道视频，所以对立体视频的高效压缩尤为重要。立体视频编码可以采用传统的块基编码方法和基于对象的编码方法，块基编码的优点是算法简单、稳健性高，易于硬件实现，但会出现块效应，在低比特率下重建图像的主观视觉效果很差。基于对象的编码方法近年来引起了广泛关注，并被看好作为块基编码的替代编码方法。基于对象的编码方法能减少编码错误，有较好的视觉效果，能对场景进行结构性描述，能适应新的应用领域。 本文主要从立体视频实用化过程中存在的问题着手，进行其中的关键技术研究。首先在第二章研究了基于块的立体视频编码技术，重点分析了立体视频中视差的特点及其分布特性，研究了视差矢量和运动矢量之间的相关性，在此基础上给出了视差估计的快速算法，进行了实验测试，实验结果显示快速算法有很强的实用性，这是本文的一个创新点。第三章至第五章主要研究基于对象的视频编码技术。第三章重点研究视频目标分割与跟踪技术。在改进分水岭算法的基础上结合时域信息提出一种基于时空信息的视频目标分割与跟踪算法。其基本思想是：首先根据多帧帧差信息，基于高阶统计检测方法提取运动区域。然后利用改进分水岭算法进行有限区域分割。分割完毕后，将空域分割结果与运动区域进行投影运算，再经过后处理运算即可提取运动目标。经过对新算法的实验测试，结果显示，对于象视频会议一类的目标简单、背景静止的视频序列，可以得到良好的分割结果。这是本文算法的又一创新点。第五章和第六章主要研究对象基立体视频和多视域视频编码技术。在此两章中首先研究了立体视频和多视域视频中的视频目标提取和跟踪算法，给出一种快速的多通道视频目标提取算法，然后重点研究了基于对象的视差估计技术，给出了两种基于对象的视差估计新算法，该算法能得到较为精确和光滑的视差场。这也是本文的一个创新点。对多视域视频，还研究了基于视差插值的中间视域图像合成技术，基于视差插值的图像合成技术可以构建虚拟的中间视点图像，它是实现全视点视频的必备技术。 同时，随着数字化技术的飞速发展，数字产品的广泛使用，对数字产品的版权保护和认证也变得日益重要和迫切。在本文第二章中我们专门研究了数字水印技术。数字水印技术是近年来新出现的一种用于版权保护和认证的新型技术，正越来越广泛的应用于多种形式的数字媒体。当前提出的许多水印算法大部分都是基于静止图像和声音信号的，针对视频的水印算法还较少。在视频中嵌入水印比在静止图像中嵌入水印难度更大，要求更高。本文在研究视频的特点后提出了视频水印新算法，它可以将水印直接嵌入到压缩后的视频码流中，水印的嵌入和提取算法都非常简单。