3D视频技术是当前研究的热点领域之一,它能反映场景的景深信息,给用户带来更加逼真的观赏体验。联合视频专家组(Joint Video Team, JVT)提出了一种多视点视频加深度(Multi-View-Plus-Depth, MVD)的3D数据表示格式。在这种数据表示格式中,每幅纹理图像都有一幅深度图像反映其每点的深度信息。在接收端,将深度图像和纹理图像结合,形成多视角视频,从而更好地展示3D效果。事实上,获得深度图像需要考虑物体遮挡、精细结构、无匹配等多方面的因素,以便获得更精确的深度信息。此外,深度图像的质量是获得优质的3D重建效果的重要因素之一。因此,对深度图像进行压缩编码时,需要保证其解码质量。本论文的工作主要是针对上述的深度图像的估计与压缩编码这两个问题进行研究,并提出了以下三点创新思路：(1)本文提出了一种基于旋转结构的局部立体图像匹配算法。该算法在构建支持区域时,将十字骨架旋转45°,以改善传统方案中支持区域与纹理图难以保持结构一致性的问题。实验结果表明本文所提的区域构建方案能获得场景中更多的同质区域。(2)本文提出了一种基于多步后处理方案的深度图像的修正算法。该算法通过填补和插值、自适应加权中值滤波、小洞填充三个步骤,修正深度图像中由于信息遮挡等因素产生的匹配错误。实验结果表明本文所提的多步后处理的方案有效地减小了深度图像估计的错误率。(3)本文提出了一种基于小波子带系数预测的深度图像编码方案。该方案通过兄弟系数预测和子系数预测两个过程,有效地减少了深度图像小波变换后高频子带中的系数值,并降低了子带熵值。实验结果表明本文所提的预测方案在保证深度图像复原质量的同时,节省了编码比特数。