随着多媒体产业的加速发展,各领域对视频清晰度和分辨率都提出了更高的要求,三维(3D)视频独有的立体感和交互性强等特点给观众带来了全新的观感体验,由此也应用到了许多领域。然而,立体视频产生的数据量对网络传输和存储资源都是极大的负担,限制了其在实时传输领域的应用,对3D视频的编码压缩成为了国内外的关注点。为此,视频编码联合编码小组发布了 3D高效视频编码标准(3D-HEVC),用于编码压缩当前3D视频数据。3D-HEVC是HEVC/H.265编码标准的3D拓展,3D-HEVC沿用了 HEVC中的重要编码技术,包括编码单元、预测单元、运动矢量等技术,此外还使用了视差矢量、视点间预测、视点合成预测等编码技术。新技术在带来编码效率和压缩率提升的同时,也造成了编码复杂度的增加。为了进一步降低视频压缩的时间复杂度,加强其在实时性领域的应用,本文主要从预测模块中找出编码规律和理论依据,在原始编码平台基础上,设计出低复杂度的立体高效视频编码算法:首先对纹理图编码展开优化,分析统计纹理图编码模式,总结出帧间中Merge模式和其他Inter模式不同的预测特征,结合预测单元的运动矢量和视差矢量候选表的建立过程,利用空域、时域和视点间候选值的相关性,自适应去掉多余候选值,减少帧间预测计算,提高编码效率。此外,当其他Inter模式满足设定的判断条件时,还可以继续跳过运动估计和视差估计等模块,进一步压缩编码过程。实验测试结果显示本算法平均能节省33.03%的纹理图编码时间,提高了立体视频的编码效率。其次对深度图编码展开优化,研究纹理图与深度图之间的编码相似性,利用两者相似性预测出深度图的编码,包括编码单元尺寸,预测模式等划分信息。当纹理图编码完成后,把编码信息保存到缓冲区,对应的深度图则直接调用已编码的纹理图信息,直接跳过剩余的尺寸划分,实现编码单元和预测单元的快速决策。基于纹理图与深度图关系的快速深度图编码算法在编码失真损失极小的情况下,实现了深度图时间复杂度41.89%的节省。