钻孔电视
图像的任意视角由实时摄像机图像之间的视觉插值所产生。由多个摄像机选择由用户选择的虚拟视角附近的两个或三个摄像机。虚拟视角图像是通过性选择的相机之间的响应。由于我们的目标是在一个大的空间中的动态事件，我们的对象场景分割成动态区域和静态区域，然后在每个区域独立执行视角插值。38ggg
图1 处理方法
图1描述了所提出的方法的概述。我们的做法如下：首先，多个视角之间的投影几何，这是基本的单应矩阵矩阵[24]和[24]，被用于估计选择某一帧的图像序列。足球场景通过背景减法分为动态和静态区域进行视角插值。
根据足球场景的属性，静态区域也可以被划分成几个平面区域。一个是背景区域，它可以近似为一个无限远的平面。其他的区域，如地平面和目标，它可以近似为一组平面。中间的图像是通过每个平面区域对应变换合成。由于背景区域和字段区域被认为是稳定的，它们可以通过人工检测，并且虚拟视觉图像可以预先通过一个中间视角生成。虽然可能无法采集所有的观众的动作，我们并不认为这是一个问题，因为观众的运动不是必要的足球场景表示。如果拍摄的场景光线变化，背景图像可以由每一光照条件下采集的序列产生，这在第V-B章节有解释。
至于动态区域，视角插值在每一帧都是必要的，因为一个物体的形状或位置是随时间变化的。然而，
我们的方法，结合在线和脱机流程为了有效地渲染场景。在脱机过程中，每名球员区域分割和自动标记。标记区域相同的球员在相邻的视角中通过对应变换通信。在线过程，应用基本矩阵获得稠密对应每一个标记的区域以及球形区域。变形技术通过参考摄像机
图像生成中间视角图像。如果捕获的场景中球员和球有阴影，中间图像也生成阴影。最后，通过叠加中间图像背景区域和动态区域，我们就完成由用户选择的整个足球场景的虚拟视角。
4 投影几何的估计
A.基本矩阵
两摄像机之间的对极几何的基本矩阵表示（表示为矩阵的下方）F ，这是一个3×3矩阵。如果点P 在三维空间投影到在第一点P1和P2的第二点，对应的图像点满足如下方程：
=0 （1）
P1和P2分别为P1和P2的均匀坐标。F 是一个有7个自由度的秩为2的均匀矩阵，因此，它可以由至少两个视角中7路通信进行非线性计算。考虑到在立体匹配中对应点的搜索，可以减少搜索面积。假设一个点在第一个视角中是已知的，那么第二个视角中的对应点必须位于：
多功能锤子l Fx = （2）
管线电伴热
其中L 和x 分别表示L 和x 的齐次坐标。因此，搜索不需要覆盖整个图像平面，并可以限制到极线。在所提出的方法中，采用矩阵获得稠密对应的动态区域。
B.单应
在第一个视角中平面图像点与其对应的第二视角中使用单应矩阵H 的图像点相关，如
复合酵素
深莲藕21ˆˆsp
Hp = （3） 其中P1和P2是对应图像点的均匀坐标，是尺度因子。H 是一个带有8个自由度的3 * 3的矩阵，因此，它可以计算由至少两个对应的两个视角。通过同一图形变换，一个视角中的点决定了另一个视角中的一个点。该方法采用跨层应在静态重新获得致密的对应区域。
5 视觉插值
A.静态区域
在每个区域中的视角插值的方法描述如下。为了简单起见，我们考虑插值两个视角的情况。此方法也可应用于三视角（见第六节）。
由于静态区域被认为是很少或根本没有变化随着时间的推移，视角插值实现只有一次在选定的帧中，既不存在球员也不存在球。如果在捕获的图像序列中不包含这样的图像，则可以通过将图像序列的模式值设置为每个像素来构造。因此，不包括动态对象的图像，从而产生每个摄像机。如果捕获的场景有变化的照明，背景图像需要生成的序列中的每一
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