朱俊鹏，赵洪利，杨海涛

(1.装备学院 研究生管理大队，北京 101416； 2.装备学院 训练部，北京 101416； 3.装备学院 复杂电子系统仿真实验室，北京 101416)(*通信作者电子邮箱523587076@qq.com)

0 引言

裸眼三维技术，是基于硬件显示技术的发展而兴起的显示方法，即人们在不使用三维辅助眼镜的前提下，通过裸眼观看到立体三维的效果，它有着比二维和普通三维显示更加逼真的便捷体验方式，目前在游戏、电影、广告、医疗、交通、军事等领域有着广泛的应用。从本质上说裸眼三维显示技术和普通的需要借助三维眼镜的三维显示技术最大的不同是前者将三维眼镜“戴”到了屏幕上，人眼在相应的范围里观看屏幕就能产生裸眼三维的效果，而并非两者在三维图像生成算法上的区别，同样的算法借助不同的方式，都能实现三维显示。

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为机器学习的一个分支，它是一个含有多隐层的人工神经网络，有着十分强大的特征提取能力，通过建立的训练模型从原始输入端输入的数据中提取更具体、更本质的事物特征，从而有利于解决事物特征的分类和可视化分析。同时通过无监督学习算法实现对输入数据的分级表达，这样就能降低深度神经网络的训练难度和训练规模[1]。

1 研究现状与趋势

1.1 三维图像生成主流技术

结合计算机图像处理技术，目前常见的裸眼三维视频生成方法主要有：基于水平视差的三维显示算法[2]、基于深度图像视点绘制(Depth Image-Based Rendering, DIBR)算法等主要的方法[3-4]。

基于水平视差的三维显示主要利用人眼的特性，在人们裸眼观察的前提下使显示设备呈现出具有空间深度的影像，在转换的过程中，通过平滑置换算法将右视图以全局视差δ移动，通过反向映射得到左视图。……