三维立体显示技术的飞速发展对视频格式提出了新的要求。相对于传统的双目立体视频,多视点视频以其丰富的视点内容优势,提供给了观者更加生动的临场感受。但这种逼真的立体感受却是以庞大的数据内容为代价,给采集端、存储设备及发送管道都带来不小的压力。视点合成是解决上述问题的有效途径。它利用现有的双目立体视频,结合相关计算机图形学及计算机视觉知识,建立视频内容与场景位置之间的映射关系,渲染生成目标视点画面。本文基于内容感知的视点合成关注图像特征信息,以图像的显著图为引导,求解视点间变换函数。论文的主要研究成果包括:(1)以传统的基于特征的视点映射方案为出发点,为了使计算出的单应性矩阵更加鲁棒,文中计算了图像的SOBEL边缘特征,并扩展到SIFT特征描述下,完成特征匹配及映射函数计算。此外,基于相关匹配的图像融合方法用来缓解由于视点间视域范围差异带来的合成图像边缘的黑边效应。实验结果验证了特征扩充及图像融合算法的有效性。(2)提出了一种基于正规网格的视点变形算法。在基于图像域变形算法的基础上,为了充分地利用图像的特征信息,算法中使用移动最小二乘方法控制网格变形,获得网格顶点的初始变形位置。此外,为了抑制网格线的弯曲变形,本文在能量方程中加入了网格线约束项。实验结果表明,最终的视点合成结果满足人眼的主观视觉感受。(3)在上述基于正规网格的视点变形算法的基础上,综合考虑图像内容的显著性及区域相似性,提出了自适应网格划分方案。算法以“区域内容显著且不相似”为划分依据,采用了自顶而下的基于四叉树的图像分割算法。并为划分后的网格设置了特定的网格遍历规则。实验结果表明本算法由于精简了网格数量,能量方程的计算量大大降低,而且没有带来图像质量的严重下降。