随着三维显示和交互多媒体系统的迅速发展，三维视频系统将成为下一代视频应用的主要方向且日益受到人们关注。与传统二维视频相比，三维视频系统带来了良好的用户视觉体验，与此同时也使得视频数据量成倍增加，因此急切地需要研究高性能的视频压缩算法。深度图作为三维视频系统中两个视频格式之一，研究高效的深度图编码算法是三维视频系统中高性能视频压缩研究的重要组成部分，本文在分析深度图编码的研究现状和存在的问题基础上，着重研究HEVC中面向绘制质量的深度图像快速编码算法，主要内容包括：作为面向绘制质量的深度图像快速编码研究的第一步，研究了深度图像不同部分编码失真对绘制虚拟视点失真的影响大小，得出具体结论：在相同的编码失真情况下，深度值越大的点，产生的绘制失真越大；在纹理丰富区域点的失真对绘制的虚拟视点失真影响大，平坦区域点的失真对绘制的虚拟视点失真影响小；深度图像适当的平滑失真可以提升绘制虚拟视点图像的质量。这一结论是本文研究面向绘制质量的高效深度图像编码的理论基础。针对HEVC编码的CU（Coding Unit）结构特征，提出了一种面向绘制质量的深度图像快速CU决策算法。首先，通过二次统计深度值划分深度图像LCU（Large Coding Unit）区域；然后，在深度图像不同区域点的失真对绘制虚拟视失真影响大小的理论指导下，对已划分区域的LCU进行快速CU决策。实验结果表明：该算法能够有效地减少深度图像在HEVC上的编码时间，因为算法考虑了不同区域点的失真对绘制失真的影响，所以也保证了解码后深度图像的绘制质量。考虑到深度图像特性以及HEVC帧内编码复杂度，在HEVC上提出了一种面向绘制质量的深度图像快速帧内编码算法。综合考虑编码预测准确性和编码计算复杂度，分三步来实现算法。首先，根据深度图像特征对深度图像LCU区域进行预划分；然后，在深度图像不同区域点的编码失真对绘制质量影响大小的理论基础上，进行快速CU决策和帧内PB（PredictBlock）选择；最后，基于已划分的PB区域进行帧内预测模式预先选择。实验结果表明：该方法在保证与HEVC原始帧内编码方法几乎相同的绘制质量的前提下，可平均提升深度图编码速度35%以上。