中文摘要：

三维视频与二维视频相比，增加了景物的深度信息，增强了视觉效果的真实感和逼真度，但同时也增加了数据量。因此，如何高质量压缩深度信息成为一个新的研究热点。本项目首先研究了采用二维小波变换多尺度和Lipschitz正则性来求取单视图像的深度图问题。与现有的一维小波多尺度方法相比，消除了水平条纹现象，使生成的深度图像更直观、自然和准确。项目针对现有国际标准编码深度图像所产生的凹点问题，提出一种改进的环路滤波算法，解决了对真实边界滤波时，现有标准中滤波算法造成的强失真现象。与此同时，项目在深刻理解深度信息特点后，对深度信息按多个对象形状进行有效的编码，提出一种"二维图像＋深度图＋形状模版"的三维数据表示方法。进一步地，项目还关注了二维纹理信息和深度信息的联合编码。由于深度和二维纹理之间的码率分配直接影响到虚拟视点的绘制质量，因此项目根据视点绘制原理，对深度压缩和视频压缩引起的虚拟视点绘制失真进行量化分析，给出了视点绘制的失真模型。另外，项目提出了基于立体图像深度知觉的一种联合恰可分辨差异模型，实验结果验证了该模型对立体图像的有效性。