三维视频技术是一种新兴的多媒体处理技术,它能够在视觉上为观看者带来一种身临其境的感觉,因此在多媒体处理领域得到了广泛的应用。对于三维视频数据的压缩,如今最常用的方法是多视角加深度(multi-view plus depth,MVD)的编码方法。由于在这种编码方法中包含了多个视角的视频信息和相应的深度信息,因此容易产生大量的数据冗余,而为了减小这些冗余,一般需要从两个方面对其进行压缩:第一,对纹理信息进行高效压缩;第二,在保证虚拟视角图像质量的前提下,对深度信息进行高效压缩。深度图像内的大部分区域是平滑区域,重要的信息大都集中在边界区域,因此冗余也常存在于这些区域。本文根据深度信息图像的这些特征提出新型深度图像编码算法,目的是为了降低深度信息冗余,有效压缩深度信息。同时,经过本文算法处理的深度图像将被用于三维视频的虚拟视角绘制中,以测试新型深度编码算法在虚拟视角绘制中起到的效果。本文在三维视频的虚拟视角绘制过程中用到了传统的基于深度图像的三维视频绘制算法(Depth Image Based Rendering,DIBR)和本文所提出的新型空洞填补算法。本文主要针对三维视频的深度图编码展开研究,代表性工作包括:(1)根据深度图平坦区域较多的特点,提出了两种基于变换域下采样技术的深度图编码算法,将基于“智能填充”技术和基于“智能量化”技术应用于深度图像的变换域下采样中,并通过“率-失真”优化策略将两种算法分别与传统的编码算法相结合,实现了高效的深度图编码;(2)以高质量的图像插值重建为目标,对变换域下采样算法进行优化,在产生较好的插值结果的基础上,进一步提升基于“智能填充”技术的空域下采样算法的编码效果;(3)实现了基于空洞大小的自适应空洞填补算法,通过对不同空洞采用不同的插值填补策略,有效提高了空洞的填补效率。最终的仿真实验结果表明,本文所提出的各种算法能够有效提高深度图编码的效率以及产生质量较好的虚拟视角图像。