27、基于深度图像的渲染技术：原理、应用与挑战

基于深度图像的渲染技术：原理、应用与挑战

1. 3D 内容需求与 2D - 3D 转换难题

近年来，3D 电视和 3D 电影市场蓬勃发展，影院配备 3D 屏幕，3D 家庭娱乐系统也日益普及。然而，3D 内容的供应却十分有限，每年制作的 3D 电影数量较少，3D 电视频道也不多。因此，可靠的 2D - 3D 转换技术变得尤为重要。

但将 2D 电影转换为 3D 电影是一项极具挑战性的任务，因为 2D 图像所提供的信息严重不足。同一 2D 图像可能由多种不同的 3D 场景产生，例如著名的比萨斜塔照片，既可能是巨人触摸塔，也可能是一个人站得比塔离相机更近；电影《指环王：护戒使者》中，通过强制透视拍摄让不同大小的角色看起来相互互动。这些例子表明，仅从 2D 图像推断 3D 信息是非常困难的。

不过，部分图像包含一些深度线索，如纹理、透视、阴影、焦点和运动等，大脑可以利用这些线索恢复场景的 3D 信息。虽然有多种方法尝试从这些线索中推断 3D 信息，但这些算法很敏感，在缺乏线索时容易失效。

2. 基于深度图像的渲染技术原理

基于深度图像的渲染（Depth Image Based Rendering）为 2D - 3D 视频转换提供了一种不同的方法。人类的深度感知源于双眼从略微不同的视角捕捉场景，大脑将这些信息融合以产生深度感知。普通 2D 视频只有一个视频流，2D - 3D 转换的关键在于重建第二个视图。

基于深度图像的渲染依赖于场景的额外几何信息，即深度图。深度图为视频流的每个像素存储其到相机的距离。通过这些深度信息，可以获得一个简单的 3D 模型，并从中渲染出虚拟相机视图。

具体步骤如下：
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