多视点成像(Multi-viewpoint Imaging)技术以其设计灵活、成本低廉等优势被广泛应用于对视场范围或图像分辨率有特定需求的场合,如视频会议、全景监控、机器人导航等领域。通常情况下,多视点图像被用以生成其所对应场景的透视图,然而在场景深度信息未知的情况下,透视图是不可能由单幅多视点图像计算得到的。目前的大多数算法都假定场景位于无穷远处,仅利用视线方向来生成透视图,这种方法称为无穷远映射(Infinity Map)。然而对于视点轨迹较分散的成像系统,由无穷远映射法生成透视图会引入比较严重的几何失真。针对该问题,本论文提出一种新的方案,通过单幅多视点图像中的结构化形状提取其中所包含的场景深度信息,然后利用所得到的部分图像深度进行透视图的生成,其计算结果优于无穷远映射的算法。本文重点研究了由单幅多视点图像获取其中结构化场景深度信息的过程,并为直线、圆等特殊空间曲线深度的计算提供了专门的数学方法;同时,本文分析了噪声条件下场景深度计算的准确性与成像系统几何特性之间的内在联系。文章最后通过仿真与真实实验分别对文中提出的两种透视图生成方法的结果进行了验证,将利用深度信息生成的透视图、无穷远映射法计算得到的透视图与原始场景进行对比分析,实验结果表明本文算法具有明显的优势。