新视点图像合成是当今计算机视觉和图像处理领域的交叉学科，是虚拟现实技术重要组成部分。基于图像的视点图像合成技术克服了传统的基于3D模型的视图合成算法的不足，具有真实性强、绘制效率高、满足实时绘制和良好的人机交互等特点。　　 基于相对仿射结构的新视点图像合成是近年来虚拟视图合成领域的新算法，该算法不仅扩大了视点的合成范围，而且能够确定虚拟摄像机的位置。本文构建了一套从输入的原始图像到最后虚拟视图合成的系统。所做的主要工作和研究如下：　　 (1)建立基于单应映射和封闭形式解的前景提取办法。传统的基于单应映射的前景提取算法需要人工选择图像对之间前景特征匹配点对和背景特征匹配点对，此算法对于比较复杂的背景，效果欠佳，然而却能粗略计算图像前景和背景的区域。同样，基于封闭形式解的前景提取算法，虽然前景边缘提取效果良好，但是由于算法的本身的局限性，处理时间较长，鉴于此，本文首先使用单应映射提取出基本的前景轮廓，然后使用封闭形式解去求解图像的前景领域。　　 (2)基于三角分割的稠密点对提取算法。本文中最为关键的就是获取参考图像对之间稠密的相对仿射结构。此数据的稠密程度依赖与参考图像对之间特征匹配点的数目。现有的特征点匹配技术不足以满足稠密相对仿射结构的计算，本文算法基于三角分割和外极线约束的算法去计算稠密的匹配点对。算法首先通过原始匹配点对计算图像的三角分割域，此区域包含整个前景图像，其次利用插值算法在对应的三角形内形成新的匹配点对，然后利用外极线约束关系和匹配函数去修正新计算的匹配点对，最后获取参考图像对之间稠密的匹配点对。　　 (3)实现基于相对仿射结构新视点图像合成算法。在获得稠密匹配点对后，每个对应点对的相对仿射结构也可以计算获得，在此基础上实现基于稠密相对仿射结构的视点合成算法。传统的视点合成算法很难确定虚拟视点位置，故而摄像机位置大多采用平行关系。本文算法结合Alexa提出的空间视点转移算法确定虚拟摄像机位置，从而实现虚拟视点图像合成。