随着移动通信技术及显示技术的不断发展,三维视频因其能够为观众提供更加真实视觉感受,而受到学术界和工业界广泛的关注和研究。目前,三维视频包括纹理图和深度图,其数据量非常大,对视频压缩效率的要求很高,为了解决这一难题,制定了相关的编码标准。基于深度的三维视频系统,利用虚拟视合成技术,可以生成任意视点位置的纹理图。因此,深度图编码的好坏将直接决定合成视的质量。深度图反映了物体和摄像机之间的距离关系,在物体边缘变化剧烈,反映到平面图像上显示为小部分尖锐边界被大面积缓慢变化的平坦区域所包围。本文主要围绕深度图编码开展如下的研究工作。⑴基于深度滤波技术的编码优化:尖锐边界对合成视质量影响很大,直接决定编码效率。分析尖锐边界经过滤波处理后,高频信息被舍弃,边缘可能会变得模糊,这直接影响到深度图编码效率和合成视质量。针对这一问题,提出相关滤波技术的优化方法。⑵基于深度无视点失真模型的编码优化:在三维视频显示过程中,深度图是通过合成不同视点纹理图让观察者获得立体视频的效果。分析合成过程中,参考视像素点会映射到虚拟视对应的位置上,被映射的位置可能是分像素,经过四舍五入到相邻整像素位置上,可能存在多个邻近像素在合成过程中映射位置完全相同。根据这一思想,建立无视点失真模型,从空间位置相关性、深度-纹理相关性和时间相关性三个方面建模,实现了基于深度图的空-时域三边滤波方法,并对滤波强度进行了优化处理。⑶基于深度合成视质量增强的编码优化:分析深度图中小部分尖锐边界对合成视的作用很大,大面积的平坦区域影响较小,得出平坦区域不需要过多码率。针对这种问题,提出基于深度图采样的编码框架。在下采样过程中,为了使样点更均匀的覆盖在物体表面,引入了错位下采样方法,上采样为了更好的解决参考信息较少的问题,引入了视点间参考信息。在消耗相同的码率情况下,该方法比其他方法得到了更好的合成视质量。通过对上述算法进行测试实验证明,深度图编码效率和合成视质量均得到了提高,实现了三维视频深度图优化编码。