人类在观看真实场景时,可自由地进行位置和朝向的变动。高自由度视频模拟了这一特性,采集用户在观看视频时位置和朝向的信息,实时渲染目标视点图像呈现给用户,提供双目立体视差和运动视差,使用户获得强烈的交互式和沉浸式视觉体验。国际标准组织MPEG已开展相关标准制定工作,推动高自由度视频尽早进入市场。但是,高自由度视频在实际应用中还存在诸多障碍。首先,高自由度视频需布置大量视点采集场景信息,导致传输数据量大幅增加,对传输带宽提出考验。其次,市场主流接收设备受限于处理能力,对编解码技术标准和解码、渲染的数据量都有强约束。因此,本文针对高自由度视频中的关键技术环节进行研究,取得了如下创新性研究成果:1.针对高自由度视频传输数据量过高的问题,本文设计了高效的多视点融合表达方法,去除了视点间信息的重复表达。本方法自适应地从多视点中选取出有效信息率高的若干视点并以此剔除剩余视点中已被采集的重复像素,将剩余有效像素截取为若干个子图像,送入到后续处理环节。实验结果表明,相比于传输全部源视点,本方法平均减少70.6%的传输像素数,有效信息率大幅提升。同时,在相同传输码率下,目标视图的合成质量获得1.4d B的性能增益。2.针对截取出的补充子块图像的有效组织问题,本文提出了补充视点子块的合并、放置等改进方法,更好地适配块划分、帧间/帧内预测等编码技术特点,提升了编解码的效率。实验结果表明,本方法在通测条件下分别在Y、U、V分量平均获得13.37%、3.65%和4.16%的性能增益。3.针对高自由度视频中目标视图合成渲染的实时性问题,本文提出了基于图像子区域的快速筛选方法,以子区域为单位快速判决是否有像素落入到目标视图中,筛除对目标视图无影响的子区域,降低合成渲染的计算负担。实验结果表明,针对场景视角域较大的序列,在不改变目标视图合成质量下,本方法平均筛除72.15%的传输像素,减少49.38%的总处理时间,大大提升了高自由度视频的实用性。最后,本文对各个研究点的具体内容作出了总结,并对未来高自由度视频的发展进行了展望。