在虚拟现实、虚拟仿真、沉浸式远程视频会议等应用中，经常需要从已有的两幅图像生成虚拟视角的新图像。目前已有许多基于静止的两幅图像进行合成的算法，但根据两个图像序列进行合成的研究还比较少，本文主要研究了基于ViewMorphing方法的图像绘制技术，通过对ViewMorphing算法进行改进，以适应图像序列合成的需要。算法的基本思路是：首先利用高斯混合模型的方法进行背景和前景的分离，然后对Harris角点算子检测到的角点和前景图像的轮廓边缘点进行特征点匹配运算，再基于匹配的特征点对前景图像进行Delaunay三角剖分，最后使用网格变形的方法合成虚拟视角的图像。 为了提高算法的计算速度，采用了多种方法：改进了基于高斯混合模型的背景提取方法，把整个过程分为两个阶段，在初始阶段，通过改变模型的更新速度，使系统能够更快地得到稳定的背景模型，在稳定阶段把像素分为稳定像素和非稳定像素，只对非稳定像素进行复杂的高斯混合模型的运算，加快了算法的处理速度。 角点特征值是综合了角点的灰度和几何特征的一个重要参数，常用的基于归一化相关系数方法的计算比较复杂，通过在粗匹配阶段采用基于角点特征值的约束，减少了参与运算的角点个数，提高了角点匹配的速度，粗匹配的结果再经过视差梯度约束处理，最终得到精确的角点匹配结果。 如果Delaunay三角剖分仅仅利用稀疏的匹配角点来对图像进行建模，则合成的图像中必然存在较大的误差，通过增加使用前景目标图像的匹配边缘轮廓点做为Delaunay三角形的顶点，提高了合成图像的效果。 通过采用这些技术，初步构造了一个基于图像序列的虚拟视角视频图像系统，为下一步的实际应用创造了条件。