三维视频产品正在成为人们关注的热点,而3D视频制作的高成本、长周期使得3D片源不能及时满足市场发展的需求,如何将二维视频自动转换为具有真实立体感的三维视频,正成为新的三维数字视频研究方向之一。深度信息提取是2D转3D的关键技术之一,目前,大多数2D视频是静止的背景和多个运动前景组成的场景视频,根据这一特征,提出采用前景和背景分别获取深度信息再加权融合的深度图提取方法。首先将视频中的运动前景和相对静止的背景分离,采用基于K均值的混合高斯模型算法提取静态背景,再运用背景减除法来获得运动前景图像;然后根据背景图像刚性的几何线条特征采用线性透视方法提取背景深度图;利用运动信息这一深度线索获取前景深度图;为更好的展现图像的深度细节,采用基于Laws模板的纹理方法提取图像的纹理信息;最后通过加权融合得到最终的深度图。实验结果表明,该方法能有效获取深度图,并能较好地展现图像的深度细节,提高了深度图的质量。虚拟视点视图合成是2D转3D又一关键技术。本文将提取的深度图通过视差估计得到视差图,并利用视差图将原图像的红基色分量进行左偏移获取左视图,然后采用基于视差信息的空洞填充算法对左视图的空洞进行填充,最后将原图像的蓝绿分量作为右视图,和空洞填充后左视图合成获得具有立体感的3D视频图像,形成了基于2D视频的3D视频构建方法。实验结果验证了所提出的3D视频构建方法的有效性。