立体视频技术是未来多媒体技术的重要发展方向,它是一种能够提供立体感的新型视频技术。但是与单通道的视频相比较,立体视频的数据量巨大,存储和传输等都极不方便,这也限制了其广泛的应用,因此,如何高效的进行立体视频编码将成为今后的研究重点。本文在视差估计、立体视频对象分割和立体视频编码框架三方面做了一些相关研究。视差估计是去除立体视频数据空间冗余的有效方法,能够有效地对立体视频数据进行编码压缩,是立体视频编码中的关键技术之一。本文系统研究了一系列视差估计的相关算法和研究成果。尤其是,对基于动态规划的视差估计算法和基于置信度传播的视差估计算法以及其改进方案进行了一些相关的实验,分析总结出这些算法有各自的优缺点。基于对象的编码能够减少编码的错误,提高编码效率和视觉效果,对场景进行结构性描述也有出色的表现,适应新的应用领域。视频对象分割是基于对象的立体视频编码的基础问题。因此,视频对象分割效果的好坏也影响着基于对象的立体视频编码性能的优劣,有效的分割视频对象是立体视频编码的关键技术之一。本文在深入研究分析现有分割算法的基础上,提出了一种结合边缘和深度信息的立体视频对象分割,通过Canny算子进行边缘检测,结合修正的窗口进行匹配迭代的得到最终的分割结果。实验结果表明该方法能够得到较好的分割效果。这也是本文的一个创新点。本文还系统地研究当前的立体视频编码的算法和框架,着重研究了基于H.264的三种立体视频编码方案,并进行一些相关的实验仿真,实验结果表明,右通道只采用DCP编码的方案效果最差。在低码率时,右通道采用MCP+DCP编码的方案效果明显比左右通道独立编码的方案效果好。码率越大时,右通道采用MCP+DCP编码的方案的优势越不明显。最后对可分级编码方案和视频质量评价做了相关总结。