随着3D立体显示技术的发展,3D电影以其给人身临其境的视觉感受而得到飞速发展。3D电影也拥有巨大的市场需求。然而,由于3D影视在节目制作上远比2D影视复杂,制作昂贵、周期长,因此3D影视的节目内容严重不足,无法满足市场的需求。另外,现有的海量2D影视资源有许多不可再现,人们也希望能看到这些内容相应的3D视频。因此,研究如何高效的制作3D影视以及如何高效的将2D视频转换为3D视频对推动3D视频应用具有重要的作用。本文综合分析了2D转3D视频技术中的关键问题,并针对其中的核心技术深度信息图获取的相关技术展开研究工作,具体取得了如下成果：1.本文提出并实现了基于静态图像的深度图生成算法。算法综合应用图像分割、基于成像深度模板的背景深度生成、基于深度变化模型的前景目标深度生成等方法,改善了背景深度失真以及前景深度单一化、层效应严重等现象,获得了良好的主观质量。2.本文针对现有深度图中深度信息噪声大、块效应突出等现象,提出并实现了一种基于RGBD图像的深度优化算法。该算法将“平面法向”作为深度线索,对深度信息图进行平滑滤波,有效的解决了平面内深度不连续的问题。实验验证表明通过改善后的深度信息图可以生成主观质量更好的虚拟视点图像。3.本文实现了一套2D转3D图像的验证系统,该系统通过人工辅助方式可实现图像分割、前后背景深度图生成及3D效果验证等功能。