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3D電影和電視節目包含左右眼兩個視角的視頻影像，比一般視頻的檔案大，難以在現時的電視頻道廣播或通過互聯網傳送。傳統的3D-2D視頻轉換技術會把其中一個視角的視頻刪除，從而令立體視頻變為平面。因此，轉換後的2D視頻無法恢復為與原本視覺效果相同的3D視頻。 為了解決這個問題，我們提出一個基於深度神經網絡的創新技術，開發了3D-2D視頻轉換及恢復系統。不但可以把3D視頻轉換為高質量2D視頻，更能在應用3D顯示設備時，把轉換後的2D視頻恢復為與原視頻品質相若的3D效果。系統使含有3D信息的視頻能夠在現有的廣播渠道中傳播，例如：電視和線上媒體。
特點及優勢：
- 我們提出一個基於深度神經網絡學習模型的3D-2D視頻轉換方案
- 立體信息會在3D-2D轉換過程中被編寫在2D視頻中；當使用3D顯示設備時，可以解碼這些隱藏的信息以回復3D效果
- 轉換出來的2D視頻和所恢復的3D視頻，與原始視頻的視覺效果沒有區別
- 轉換後的2D視頻與普通的2D視頻一樣，可用於電視傳播和網絡傳輸
