近年来3D电影越来越受到人们的青睐。与传统2D电影相比,3D电影具有较好的立体真实感。3D已经被认为是娱乐、文化及消费类电子产品领域的下一代革命。然而,真正可用的3D立体资源却非常匮乏,导致3D的发展受到极大的限制。直接制作3D电影不仅非常昂贵还比较费时,但是2D资源却比较丰富,所以2D-3D转换是比较好的现实可行的方法,越来越受到人们的关注。本文正是针对上述问题,对2D转3D过程中的关键算法进行了深入的研究,包括深度线索的提取、深度图的生成、基于深度图的渲染(DIBR)等。本文介绍了2D-3D视频转换的基本原理。双眼视差、运动视差、眼的辐辏构成了双目深度线索,相对物体的大小、遮挡、质地纹理、颜色因素等构成了单目深度线索,可以通过提取深度线索得到深度图。此外,又介绍了各种不同的显示技术包括裸视显示技术和助视显示技术。本文分析了基于运动信息和线性透视的混合深度图生成算法。运动物体是最能吸引观察者眼球的物体,所以人们对它的感官距离较近,因此把它定义为前景物体;线性透视可以检测出消失点和消失线以解决深度图问题。消失点一般是距离观察者最远的点,给它分配0的深度值,其他的点可以根据与消失点的距离分配深度值。本文实现了基于几何场景的深度图生成算法,并对深度图进行优化处理。首先介绍了12种全局深度轮廓模型,根据不同的图像,先选择合适的模型;然后根据深度假设分配深度值。为了生成质量较好的3D视频,深度图优化也是不可或缺的部分,实验结果证明深度图优化算法能够得到质量较好的深度图。本文提出了一种改进的DIBR算法。从原始2D图像和深度图生成虚拟立体图像,传统的形态滤波和空洞填充算法需要较高的硬件资源和较多的计算时间。而本文提出的一种基于无洞填充的DIBR算法提供了一个新的2D-3D转换方法,它把预处理和空洞填充结合成一个步骤。实验结果表明,此方法减少了图像空洞的产生,得到了质量较好的图像。