1.一种基于贝叶斯决策的3D-HEVC深度图帧间快速算法，其特征在于：

训练时，提取视频序列的前25帧的特征值，包括CU尺寸判决特征值和模式快速选择特征值；将CU尺寸判决特征值输入离线训练高斯模型得到CU尺寸判决模型的参数；将模式快速选择特征输入离线训练高斯模型得到SKIP模型的参数和DIS模型的参数；

测试时，CU尺寸判决时，将CU尺寸判决模型的参数结合最小风险贝叶斯决策得到后验概率，将其与预设阈值比较，判断当前CU是否继续划分；模式选择时，根据SKIP模型的参数和DIS模型的参数分别计算SKIP模型的贝叶斯后验概率和DIS模型的贝叶斯后验概率；若训练时计算完SKIP模式的参数后是全零块，且计算完DIS模式的参数后是全零块，将得到的贝叶斯后验概率与根据不同帧类型、独立视点和非独立视点设置的阈值比较，确定最优模式是否为SKIP模式或DIS模式。

2.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯决策的3D-HEVC深度图帧间快速算法，其特征在于：所述CU尺寸判决特征值为当前CU中的DIS模式的RDcost即CUcost。

3.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯决策的3D-HEVC深度图帧间快速算法，其特征在于：所述模式快速选择特征值包括模式为DIS的RDcost即DIScost和模式为SKIPD的RDcost即SKIPcost。

4.如权利要求2所述的一种基于贝叶斯决策的3D-HEVC深度图帧间快速算法，其特征在于：将CU尺寸判决特征值输入离线训练高斯模型得到CU尺寸判决模型的参数包括P(CUcost|NS)、P(CUcost|S)，NS表述状态为不划分，S表述状态为划分。

5.如权利要求4所述的一种一种基于贝叶斯决策的3D-HEVC深度图帧间快速算法，其特征在于：将CU尺寸判决模型的参数结合最小风险贝叶斯决策得到后验概率，将其与预设阈值Thr_risk比较，具体为： 若满足则终止CU划分，若否则继续划分。

6.如权利要求1所述的一种一种基于贝叶斯决策的3D-HEVC深度图帧间快速算法，其特征在于：所述离线训练高斯模型为：X是为特征值，Q为状态；σ是标准差，u是标准差的平均值。

7.如权利要求6所述的一种基于贝叶斯决策的3D-HEVC深度图帧间快速算法，其特征在于：所述贝叶斯后验概率计算公式如下：其中，Q与 是互为相反的状态，P(Q)状态为Q时的概率， 表示状态为 时的概率，两者相加为1。

8.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯决策的3D-HEVC深度图帧间快速算法，其特征在于：将得到的贝叶斯后验概率与根据不同帧类型、独立视点和非独立视点设置的阈值比较，确定最优模式是否为SKIP模式或DIS模式；具体为：将得到的贝叶斯后验概率进行如下判断I帧：P(DIS|DIScost)>0.99；

P帧：P(SKIP|SKIPcost)>0.95||P(DIS|DIScost)>0.95；

B帧的独立视点：P(SKIP|SKIPcost)>0.85||P(DIS|DIScost)>0.85；

B帧的非独立视点：P(SKIP|SKIPcost)>0.95；

其中P(SKIP|SKIPcost)和P(DIS|DIScost)分别为SKIP模型的贝叶斯后验概率和DIS模型的贝叶斯后验概率，当满足以上条件之一，则判断最优模式为SKIP或DIS，并跳过其它模式的计算。