随着计算机科学与通信技术的快速发展,如今的三维电视(3DTV)被认为是继数字电视之后,电视技术领域的又一次革命。3DTV能否成功地推广应用,不仅仅取决于相关技术的不断进步,更有赖于大量丰富的3D内容的供给。本文围绕二维转三维视频技术展开研究,重点研究从普通二维视频中找寻深度线索,提取深度信息,从而产生深度图像用于虚拟视点生成的相关技术。本文取得的创新性成果主要包括：(1)提出了一种基于运动信息的深度图产生方法。该方法较好地适用于静态背景下具有运动物体的场景,利用运动估计得到场景的运动信息,根据运动信息判断物体的深度关系,同时结合色彩分割结果对初始深度图进行修饰。另一方面,针对已编码视频,直接解码获得场景的运动信息。该方法的优点是能够简单高效地生成运动深度图像。(2)提出了一种基于几何信息的深度图产生方法。该方法是对基于运动信息方法的一种补充,适用于具有几何元素的静止场景。(3)提出了一种融合的深度图产生方法,结合多种深度线索用于产生深度图像。该方法有效扩大了单一深度产生方法的适用范围,提高了深度图的质量。