3D技术应用广泛,3D视频前景广阔,3D生态环境良好,但是现存3D视频资源有限,无法满足人们的消费需求。2D转3D技术是解决这个问题的突破口,2D转3D技术能有效的转换现存的大量2D视频资源,能很好的缓解当前3D视频资源不足问题,并且,整个转换过程可以由系统自动完成,转换速度较快、转换成本较低。本文主要从2D转3D关键算法研究及改进方面开展课题工作,包含基于深度线索的深度信息生成算法、基于非对称边缘自适应滤波的虚拟视点合成算法、分层空洞修复算法等,并在此基础上提出了改进算法。总体思路是对2D转3D系统过程中每一个关键步骤中的关键算法都进行深入分析和详细研究,先由不含深度信息的2D单眼图像出发,通过深度信息生成算法得到深度信息；然后,对深度信息进行预处理后与相应的原有2D图像合成带有空洞虚拟视点图像；最后,对空洞虚拟视点图像进行空洞填充,得到双目图像。本文实现了结合2D视频特点和人眼视觉特性的基于运动线索的深度信息生成算法,包含算法原理、实现步骤等。最后通过对ballet视频序列进行算法测试,算法结果表明基于运动线索的深度信息生成算法能够生成较好的运动前景深度信息,但是算法缺点也很明显,对于静止场景信息处理效果较差。本文改进并实现了一种基于双边滤波器的非对称边缘自适应滤波算法,此滤波算法能在平滑深度图像的同时保留边缘信息,其非对称体现在图像滤波核范围内的像素点被分成垂直、水平、和斜方向三个区域,不同区域给予不同的权重。然后用滤波后深度图像和2D图像进行虚拟视点合成,论文利用人双目之间的相对位置关系简化了DIBR方法,这样既能达到合成右眼图效果又更加简便。本文实现了分层空洞修复算法,首先,对虚拟视点合成的带有空洞的图像(记为R0)进行下采样,直到下采样图像中没有空洞(记为RN)；然后,对RN进行上采样得到EN-1,并且使用EN-1中像素点填充RN-1中空洞像素得到图像RN-1重复此过程,直至得到图像F0即为修复图像。分层空洞修复得到的结果图像前景边缘存在模糊问题,分析知此问题是由于在空洞填充时,前景和背景信息被等同看待所致。因此,本文改进分层空洞修复算法提出深度自适应分层空洞修复算法,首先根据图像中物体不同的深度信息修正彩色图像,从此彩色图像出发进行下采样,剩余过程和分层空洞修复算法相同,得到修复图像效果较好。