立体视频能让人产生逼真的3D观影效果,有身临其境的感觉,随着其技术的发展,越来越受到人们的欢迎。由于昂贵的拍摄设备,复杂的制作过程,耗时的运转周期,立体视频的获取相对一般视频要更加困难,这与人们日益增长的对立体视频需求产生了矛盾。立体视频系统让2D转3D成为了可能,利用计算机图形学,图像处理和其他方面的立体成像技术立体化处理的普通视频进而转化为立体视频,弥补了立体视频源的短缺。随着立体视频技术日新月异的发展,越来越多人会对它加以关注。本文要实现的立体视频系统中最根本的视频文件格式是左路视频加上深度视频。在系统构建之前,先对核心算法进行了研究,主要包括立体匹配算法和基于深度图的立体图像绘制算法,并对后者提出了算法的改进。本文实现了两种立体匹配算法。其一是基于局部的立体匹配算法,微型统计自适应支撑权重算法(mini-census)。其二是基于全局的立体匹配算法,图割算法(graph cuts)。经过实验验证,两种算法都效果理想。图割算法图像质量更好,计算量也相对较大,运行时间更长。立体匹配算法在整个视频系统中的作用是获取深度图信息,而系统对深度图本身的观看质量要求不高,则局部算法效率速度更快,是本系统更好的选择。本文研究了基于深度图的立体图像绘制算法(DIBR),并用前景保护的思想优化了该算法。算法在深度图滤波过程中,提前进行一个深度图的校准,使深度图与原图的边缘更加契合。之后,用一个分段函数对深度图进行滤波,结合校准的参数,保证滤波区域只涵盖背景物体,让前景保持原样。在完成了图像变形(image warping)和空洞填补的过程之后我们将此算法效果与其他优秀算法进行比较,在主观视觉效果和客观的数据评价上(PSNR、空洞数目、运行时间)都有领先于同类算法。本文在实现和创新改进了关键算法之后,对立体视频系统的平台进行搭建。此系统输入两路视频,在经过立体匹配算法转化出深度视频以后,通过DIBR算法产生出虚拟视点视频。最后输出立体视频效果,证明系统的实用性。