立体视频是未来视频技术的重要发展方向。三维立体技术增加了人的视觉感觉的质量和真实性,但其代价是立体视频编码的数量至少是普通单通道视频的两倍,因此高效的立体编码技术在三维技术中起到举足轻重的作用。视间预测是消除视点间的数据冗余最常采用的方法,也是立体视频编码的关键技术。视间预测为了得到较优的匹配效果,成倍增加搜索量(有的时候视差向量可能多达100个像素),这将很大程度降低编码效率,因此如何减小匹配开销提高效率十分重要。根据匹配基元的不同,立体匹配分为区域匹配、特征匹配和相位匹配三大类,依据的相似度测量准测包括相关测度、距离测度和概率测度,相继有“变尺寸块法”、“变搜索窗法”、“基于对象的视间预测法”等方法被提出。对极几何约束是立体视频最基本的自然约束条件,可以依据它进行视间预测,减少搜索的范围和确定正确的对应。本文从人眼视觉特性和摄像机成像原理着手,分析平行视和会聚视摄像机系统及其视差向量的特点。重点研究了对极几何约束和基础矩阵的求解方法,并采用八点算法、归一化的八点算法和引入加权平移归一化算法进行实验。引入加权平移归一化算法相比前两种传统方法,在精度和抗噪性上都有较强的改进,是一种精度较高的估计基础矩阵的实用办法。摄像机标定作为视觉测量的首要条件,旨在建立图像坐标与空间坐标的关系,摄像机标定实质上是确定摄像机内外参数的一个过程。基于标定摄像机的视差预测是将空间坐标投影为图像坐标的估计算法。在摄像机参数未知的图像中.如果图像点已经匹配,那么对极线约束是能得到的唯一信息。本文提出了非标定摄像机的几何视间估计算法,该方法利用图像本身的信息得到其对极几何约束关系,具体步骤包括:Harris角点提取,同名点粗匹配,同名点精匹配,基础矩阵求解,宏块初始位置预判几个步骤,以实现视间预测的优化。实验表明该方法可达到较高的匹配精度,降低视间的预测残差值。基于MPEG2标准框架,扩展传统IBP三种模式,常用的立体视频编码参考方式包括:独立运动补偿编码(MCP),层间视差预测补偿编码(DCP)和独立运动补偿编码和层间视差编码结合法(MDCP)。本文采用MDCP的参考关系,基于视差的时域和空域相关性,在非标定摄像机的几何视间预测算法中加入了改进的自适应十字模式(ARPS)搜索,大大减少视间估计耗时,达到了编码质量和消耗时间的较好平衡。