基于单幅图像的2D转3D算法研究（转）

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最近，3D影片盛行，3D电视技术也层出不穷，3D技术在带给大家非凡的视觉冲击同时，也在告诉大家这背后隐藏了太多的商机。

    目前的3D技术大体分为两种：软件技术和硬件技术。所谓硬件技术就是在拍摄影片时采用多摄像头及各种3D相关设备来拍摄片源；所谓软件技术就是将2D片源通过一定的软件转换为3D格式。

    如何使用软件技术将2D转为3D呢？今天我们来研究一种基于单幅图像的3D转换算法。

    首先，我们要了解一种最简单的红蓝3D技术，所谓的2D图像转3D图像，它需要两幅有视差的图像来合成一张具有3D信息的效果图，实际上就是用一幅图像包含两张图像的信息。如何实现这一点呢？我们知道在RGB颜色空间中，图像中的每个像素都可以都包含R,G,B三个颜色分量，比如：纯红色(255,0，0)，纯绿色(0,255,0)，纯蓝色(0,0,255)等。

    纯红色(255,0,0)的补色为青色(0,255,255)，这两种颜色互不包含，是互补的关系，也就是说，基于这种补色关系，我们有如下结果：

    假设图像A的像素M(x,y)的RBG为(R1,G1,B1)，图像B的像素N(x,y)的RGB为(R2,G2,B2)，我们所需要的3D图像S对应像素O(x,y)的RGB值可计算如下(红蓝模式)：

                      O(R,G,B) = (R1,G2,B2) 或

                      O(R,G,B) = (R2,G1,B1)

    以上两个公式中，任何一个，都包含了其中一张图像的R信息，和另一张图像的G,B信息，由于红色的补色是青色，这两个是互不包含的关系，因此，以上公式得到的结果中就包含了两张图像的信息了。

    对于红蓝眼镜，其中两个镜片的颜色正是红色和青色，这样，图像经过镜片进入我们眼睛时，实际上就包含了两幅图像信息(一幅图像的R信息，另一幅图像的G,B信息)，从而产生了立体感觉。

    基于以上原理，我们可以用PS，方便的将如下两张有视差的图像转换为一张红蓝3D图像：

注：以上原始图1,2像来自于网络

    有了上面的理解，我们明白，我们需要2张2D的有视差的图像，才能转换为1张3D图像，但是，我们如何将1张原始图像直接转换为3D图像呢？

    一个基本思想，我们通过原始图像，获取图像的深度，视差等3D信息，来构建3D效果图。

    这个思想的实现，是个关键问题，经过本人研究，这里，介绍一个思路：

    假设有原始图像A，我们要得到的红蓝3D图像为S，算法过程如下：

    1，滤波算法

          使用一定的滤波算法去除A中的噪声，比如：高斯滤波算法，均值滤波算法，中值滤波算法等等。

    2，锐化算法

          使用一定的锐化算法恢复并增强A中的细节，比如：Sobel,Laplace，Robert等等。

    3，添加深度信息

          经过1-2之后，我们得到图像B，这个图像与A已经有了一定的差异，但是，我们如果将B和A作为两张有视差的原始图像来得到S，那么效果并不好，我们还要添加一定的深度信息，构成图像C，这个深度信息获取的算法，可以参考论文(Rapid 2D to 3D Conversion)，这样我们就可以得到图像C了。

     4，按照前文所述红蓝3D原理，将图像A,C转为S，S就是一副3D图像了。

     这里附上我自己的效果图：

 

 最后，分享一个专业的图像处理网站（微像素），里面有很多源代码下载：

http://www.zealpixel.com/portal.php