全景视频作为一种新兴的媒体输入形式,因具备高自由度,高沉浸感等特点被广泛应用于场景漫游系统中。然而,利用全景视频仅能够在固定路径上观看360°的场景信息,无法从任意视点观看场景,从而无法实现真正的场景自由漫游。为实现场景的自由漫游,通常采用基于深度图像的绘制技术（Depth-Image-Based Rendering,DIBR）,利用已知的图像信息与深度信息合成场景中任意视点的图像。然而,在DIBR中存在裂纹、重叠、空洞、伪影以及效率等问题,影响着合成图像的质量以及计算效率。针对上述问题,本文以立方体全景视频及其对应深度作为输入,设计并实现了一个高质量可交互的自由视点漫游系统。一方面,为了提高合成图像的质量与计算效率,本文提出了基于深度信息辅助的迭代式逆向映射视图合成算法,能够利用并行计算框架,实时合成高质量的虚拟视图。另一方面,由于解码全景视频存在较大的性能开销,为了保证系统的实时运行效率,本文提出了基于深度的不可见信息剔除策略,能够减少需要解码的视频内容,并减少本文视图合成算法的计算开销。具体而言,本文的主要工作包括:·首先,本文提出了基于深度信息辅助的迭代式逆向映射视图合成算法。该算法将不动点迭代思想应用于二维图像上,利用像素的移动向量,构建参考视图与虚拟视图中像素的逆向映射关系,可以对虚拟视图中的每个像素进行并行的迭代计算。为了加快迭代计算的收敛速度,本文利用正向映射得到的虚拟视点深度信息,逆向映射到参考视图上,得到迭代初始点的位置,能够利用较少的初始点有效解决虚拟视图中存在的重叠与裂纹问题,快速合成高质量的虚拟视图。此外,本文还利用视图后处理算法,包括基于空洞边缘扩充的伪影去除算法以及基于深度与移动向量引导的空洞修复算法处理虚拟视图中存在的伪影与空洞问题,进一步提升了虚拟视图的质量。·其次,本文提出了基于深度的不可见信息剔除策略。该策略将立方体全景视频的每个面进一步划分成更小分辨率的Tile视频,并利用预计算方式得到Tile视频每一帧对应的最大深度与最小深度信息。在系统实时运行过程中,通过最大深度与最小深度可以快速构建Tile视图所含场景信息的视锥体包围盒。之后利用基于特征点的计算方式,快速判断视锥体包围盒对于虚拟视点的可见性,从而剔除全景视频中无需解码的Tile视频。该策略能够减少需要解码的视频内容,提升系统的解码效率,同时也能够降低本文视图合成算法的计算量,从而提升系统的整体运行效率。·最后,设计并实现了基于全景视频的自由视点漫游系统。本文系统利用FFmpeg与Cuda构建多线程实时视频硬解码框架,能够快速解码出所需的参考视图。同时利用Open GL实现了本文视图合成算法以及视图后处理算法,能够实时合成并显示对应的虚拟视图。此外,本文系统还为用户提供了实时系统交互功能,包括视点位置的变换与视角的任意旋转,允许用户实时的自由漫游场景,极大的提升了用户的交互体验。实验结果表明,基于深度信息辅助的迭代式逆向映射视图合成算法能够获得较高质量的虚拟视图,并且具有较高的计算效率。同时,本文提出的基于深度信息的不可见信息剔除策略能够有效的减少视频解码以及视图合成算法的时间开销,提升系统的整体运行效率。本文系统整体运行效率在60FPS以上,能够保证用户实时自由漫游场景。