三维视频作为一种新兴的多媒体形式,能够提供给观看者一种身临其境的视觉体验,并且允许观看者在一定角度内自由选择观看视角。多视点视频加深度(MVD)是当前三维视频的主要数据格式,它要求传输纹理图像的同时,也要传输与其对应的深度图像,因而产生了巨大的数据量。为降低传输所占带宽和存储空间,需要对深度图像进行有效的压缩编码。本文主要研究了深度图像的压缩编码算法。主要研究内容与成果如下：深度图像和纹理图像的运动信息之间具有很强的相关性,且纹理图像中丰富的纹理信息能够使搜索到的运动矢量更为准确。为此,本文提出一种基于纹理图像运动信息的深度图像编码方法。该方法的核心思想是深度图像直接使用已编码纹理图像的运动信息,而无需再进行运动搜索。实验结果表明,该方法可以明显提高深度图像的压缩效率。此外,论文分析了视点间预测技术影响深度图像编码效率的原因。在此基础上,提出一种深度图像的视点间预测选择算法。该算法根据率失真优化准则判定当前编码深度图像是否需要视点间预测。实验表明,该算法能够提高深度图像的编码效率