随着计算机科学技术的不断发展,尤其是视频编解码技术的不断进步,立体视频的应用场景越来越广泛,加上人们对3D视频也越来越感兴趣,立体视频的编解技术得到空前发展。但是现阶段得到广泛使用的立体技术依然存在着缺陷,例如,在播放立体视频的时候,人们需要佩戴辅助的特制眼镜才能观赏到立体效果,并且,佩戴观影太久还会导致头晕目眩等身体不适的状态,严重的阻碍了立体视频的发展,也就导致了裸眼3D视频的萌芽。同样,对于裸眼3D技术来说,它本身的一些技术难点还没有被攻破,比如网络大数据的传输问题、海量数据的编解码融合问题、裸眼3D视频不能被直接编码存储的问题,甚至是硬件方向所面临的问题等。虽然现阶段已有以MVC视频编码技术为代表的很多优秀多视点编码技术,但MVC技术在编码多个视频时,需要把多个视频文件编码为单独的视频文件,因此裸眼3D中的大数据传输问题也并没有得到解决。本文主要研究如何解决大数据在网络中的传输问题,根据本文的方法可以实现在网络上不利用任何的附加资源使得裸眼3D可以以传统的2D视频的方式传输数据信息。论文主要是以H.264为视频编解码基础,利用速记式加密算法把深度图的数据信息隐藏到视频数据中,基于这样的思想实现了一个完整的裸眼3D视频和深度信息同时编解码的系统。本文主要涉及的工作如下:本文首先从整体框架上讲解了视频编解码设计过程,及详细介绍了速记式加密算法的来历及思想,并从H.264的编解码结构上剖析使用速记式加密算法的可能性。然后则详细的解释了LSB算法的原理,并且实现了以X.264中添加隐藏深度图像数据的模块,然后利用FFMPEG中的264解码库添加了提取深度信息的模块,并且从理论上分析出改进型的LSB算法在本文中的利用有两大主要缺点------载体容量不够和一帧深度图对应多帧视频。因此引用和改进了BPCS算法,根据BPCS算法在X.264和FFMPEG中实现了对深度信息的隐藏和提取处理,最后得出结果,并与LSB算法做了详细的对比,表明BPCS算法解决了LSB算法的两大缺点,同时还提高了融合之后裸眼3D图片的质量效果。最后还利用视频图像的客观评价方式通过数学模型计算表明利用BPCS算法实现的深度图像隐藏技术表现优秀。