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自由视点视频系统包含丰富的场景信息，是3D视频、自由视点视频的承载，能够为用户提供更广阔的观看视角。自由视点视频采用多视点视频和其相应的深度图像来进行编码，并在解码端通过深度图像来合成虚拟的视点供用户选择。多视点视频深度编码是以H.264/AVC扩增案3D-AVC编码标准为基础，针对多视点视频的特点引入了视差估计，分层B帧结构等新的技术，取得了良好的压缩效率和编码质量。但是多视点视频深度编码不单有多路纹理图像的信息，并且每路图像都还有相应的深度信息，编码量巨大，计算复杂度高、耗时严重，影响其实际应用。 本文主要在3D-AVC标准化研究的要求下，分别针对纹理图像和深度图像编码，对当前标准中的视点合成预测方法和视点内运动预测方法进行分析和研究，同时通过对标准化测试序列的统计，挖掘纹理图像和深度图像之间的相关性，并利用这种相关性，按照3D-AVC标准的要求，在原标准编码工具的基础上进行改进，提出新的编码工具。此外，结合提出的编码工具模型，在3D-AVC标准编码平台3D-ATM参考软件中，编程实现改进后的工具。通过对实验数据的分析，改进后的编码工具可以在不提升编码器复杂度的前提下，降低解码器的复杂度，提高编码效率，增强编码质量。本文的主要工作和改进之处归纳如下: 1.针对3D-AVC标准中的合成视角预测(VSP)技术，提出广义合成视角预测(GVSP)技术。相比于VSP，GVSP将合成视角预测从宏块的层面精确到了块的层面，使得VSP技术可以更精确的作用于相应的编码块。此外，GVSP还提高了压缩效率，减少了存放解码图像的硬件缓冲区。 2.针对3D-AVC标准中的视点内运动预测编码(IVMP)技术，提出增强的视点内运动预测编码(EIVMP)技术。相比于IVMP，EIVMP使用基于RDO的选择模型，选出最佳的运动向量预测块进行运动矢量的预测，并且解决非对称分辨率模型中不支持IVMP的问题。最终增强深度图像的编码效果，提高编码效率。 3.对上述提出的算法进行标准化测试，在参考软件中用C++语言实现算法，并与先前算法比较，用数据分析算法的效果。