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因此，人们提出了2D转3D的概念，将2D影视资源转换为3D资源。由于影视作品绝大多数是2D的，资源量非常丰富，所以，如果能够很好地将2D资源转换为3D资源，将迅速丰富3D资源的数量，提升人们的视觉体验，推动3D产业的发展。
同时，2D图像中所隐藏的物体的深度信息也为这种转换提供了可能，有了物体的深度信息，再结合原2D图像，就可以生成3D图像。
在此背景下，本文基于图像，试图寻求一种较好的2D-3D图像转换的方法，并为2D-3D视频转换提供一定的基础。
1．2 2D-3D图像转换的一般方法
2D-3D图像转换的一般方法是基于深度图进行3D合成。
图像中的每一个物体都具有各自的深度，深度表征了该物体距离摄像机的远近，与摄像机距离不同的物体深度不同。深度图是尺寸与原图像一致的灰度图，它的每个像素值的范围为[0,255]，代表了原图像中对应像素的深度。深度值为0表示该像素对应的物体距离摄像机最远，深度值为255表示该像素对应的物体距离摄像机最近。每一个像素的深度值 可以由公式（1-1）求得[7]。
其中 为该像素对应的物体与摄像机的距离， 表示图像中的物体与摄像机的最远距离， 表示图像中的物体与摄像机的最近距离。
灰度图举例如图1.1所示：
图1.1 灰度图举例
当人们观察一幅2D图片时，由于经验因素和心理因素的作用，人们往往能够正确判断出图像中物体之间的相互位置关系。由此我们能够得出结论，2D图像中隐含着一定的深度信息，如果能够提取出这些深度信息，便能够判断物体的相对位置，从而得到原图像的深度图，结合深度图和原图像，我们就能够合成出对应的3D图像。
基于深度图的3D合成，其步骤主要为：对原始图像进行分析、提取出相应的深度信息、生成深度图、合成出新视图、生成3D图像五个步骤，如图1.2所示。
图1.2 基于深度图的3D合成主要步骤
如上图所示，基于深度图生成3D图像时，首先我们要对原图像进行分析，根据图像中包含的色度信息、亮度信息、边缘信息等，我们可以分离出图像的前景部分与背景部分；其次，对每个部分中的不同对象分别提取深度信息，分辨出他们与摄像机距离的远近，并为它们分配不同的深度值；然后，根据前面得出的深度信息生成相应的深度图；然后，由得到的深度图，结合原图像，生成新的视图；最后，将新视图与原图像相结合生成目标3D图像。论文网
一般而言，我们将原图像作为右视图，生成的新视图作为左视图。因为新视图是由深度图和原图像合成的，所以新视图与原图像之间存在视差，结合后的3D图像就能给人以立体感。
1．3 本文的主要工作
由于2D-3D图像转换的关键在于深度图的生成，深度图的好坏直接决定了生成的立体图像的视觉效果。于是本文首先介绍了2D-3D图像转换的研究背景，接着研究了人眼立体视觉和3D显示的基本原理，然后重点研究了深度图的生成方法，并选择了一种效果较好的方法——利用聚焦信息生成深度图，深入研究了一种基于高阶统计量的算法。然后，根据算法编写了相应的C++程序，实现了聚焦区域的提取、深度图的融合以及最终3D图像的生成。最后，对图像进行了测试，分析了转换结果并得出了相应结论。
2 2D-3D图像转换的基本原理
2．1 立体视觉的基本原理