目前国内和国际上也存在一些利用插值来生成中间虚拟视点图像的方法,每种方法都有自己的优点也有自己的缺点,下面列举一些常见的方法,并简单分析了一下它们的优劣:

    EricChen提出在已知摄像机的位置参数和摄像机的内部参数的前提下,可以得到像素间的深度信息,然后通过图像的匹配,采用线性插值,生成中间虚拟视点图像"由于需要提前知道摄像机的位置参数和内部参数,这就增加了系统的复杂度;64921

    McMillan提出在已知摄像机内部参数的条件下,将图像进行投影,再通过拼接,生成虚拟视点图像,众所周知,摄像机的内部参数各不相同,很难提前知道,所以该方法实现起来也具有一定的难度;

    Seitz提出了一种叫VIEWMORPHING的方法,首先将两幅在各个视角的图像通过一个前置变换,将他们变换到同一个结构模式下,在这个模式下,他们的水平极线平行,对这两幅图像进行匹配,再进行线性插值,得到新的虚拟视点图像,最后,将新的虚拟视点图像进过后置变换,变换到原来的结构模式下,就是所要得到的图像,论文网这个方法由于要经过两次变换,故其精度降低,而且对匹配的要求很高,所以经过实验发现,效果并不是很好;

    大连理工大学的胡志萍在其博士论文5图像特征提取_匹配和新视点图像生成技术研究6中提出一种基于摄像机横向和纵向移动采集的新视点图像生成的方法"此算法可以处理两幅视图不平行的情况,与vIEWMORPHING一样,首先将图像预变换到同一平面上,然后对其进行匹配,采用的是动态规划的匹配方法,插值生成后的图像经过后变换得到最终的虚拟视点图像"此算法复杂度高,且预变换和后变换都会产生偏差,因此,这样得到的虚拟视点图像与真正的虚拟视点图像有很大的误差".