多媒体时代的来临,图片、视频开始被人们广泛使用。科技的发展让人们对于视频画质的要求不断提升,之前的视频编码标准逐渐不能满足批量的高清视频的快速高效处理。高清、超清视频里包含着巨量的视频信息,完全传输对于网络的带宽的承载很困难。视频编码就是通过压缩编码视频,尽可能的消除数据中的时间和空间冗余,使得视频的传输更方便高效。3D高效视频编码标准(3DHEVC)来源于高效视频编码标准(HEVC),该编码标准不仅能完成以往的高清视频处理,更能高效处理3D高清视频,是最新的视频编码标准。相关编码标准虽然实现了高编码效率,但也相应的增加编码运算的复杂度,限制了其在实际应用中的使用。本文基于编码父层和子层的继承性以及模式决策方面,在低复杂度下做深度帧内预测快速算法。在3D-HEVC的深度帧内编码过程中,由于编码标准采用的是基于四叉树的混合编码,将会在根节点以及子节点都将递归的重复进行深度帧内编码模式判定。虽然编码性能得到了保证,但也造成了计算复杂度的提高。根据父层和子层的继承性,本文提出了一种深度帧内快速算法。父层优先于子层编码,根据已完成的父层得到的最佳模式,来限定子层候选模式的数量,跳过不重要的编码模式,从而降低了计算复杂度。此外,在最佳模式判断中,根据候选列表的第一位帧内模式,决定是否提前终止DMM模式判定。实验结果表明,提出的快速算法能有效的节约编码时间。本文还基于阈值的思路来实现一种模式决策的算法。通过实验得出的相关阈值,把编码块划分为平滑块和运动块。平滑块是指编码块中物体变化很小,编码过程中只需要使用HEVC的传统编码技术即可,而运动块则相对拥有更丰富的纹理,需要使用3D-HEVC编码标准中的新技术。通过多次对比,不同的块使用不同的编码策略,提前跳过多余的模式,不需要把所有模式遍历一遍,从而降低模式遍历次数。实验结果表明,该深度帧内快速算法能有效的降低编码器运算复杂度。至今为止,深度图编码的快速算法百花齐放。本文的研究工作只是涉及帧内预测编码的小方面,编码模式中还有许多技术等待着研究人员去优化,希望有助于促进深度帧内编码的进一步发展。