自由视点视频以其交互性、沉浸感、实时性等特征成为了下一代数字视频技术发展的方向,其在医学研究、视频监视、影音娱乐等方面有着巨大的市场需求和应用场景。由于传统的自由视点视频获取方法成本高、数据量大,因此利用已知视点生成任意视点的虚拟视点绘制技术成为了生成自由视点视频的首选方案。基于深度图的绘制技术(DIBR)因其绘制速度快、网络传输负担小、虚拟视点不受限等优点,已经成为虚拟视点绘制的关键技术。然而DIBR技术生成的虚拟视图中存在着大量裂缝、伪影和大面积连续的空洞,这些严重降低了虚拟视图的质量。目前现有的解决方法对裂缝、伪影具有较好的修复效果,但是对于大面积空洞的修复不仅缺乏语义感,具有块效应,而且修复只是局限在单帧图像上,忽略了视频帧间前景运动信息的时间连续性,以及视频帧间存在的冗余信息,进而导致修复后的虚拟视图在播放时产生闪烁失真现象。针对这些问题,本文提出了基于时空域联合修复空洞的方法。完成的主要工作如下:(1)基于空间域的Edge-PUnet网络的空洞修复方法。首先采用基于像素赋值和膨胀的方法对裂缝和伪影进行去除,消除对空洞修复的影响。然后针对空洞通常出现在虚拟视图中前景和背景交界的边缘部分,且边缘是图像中纹理和结构比较丰富的部分,在PUnet网络上设计了一个边缘检测器。边缘检测器主要检测数据集中前景和背景交界的边缘部分,以使PUnet网络重点提取图像边缘处的结构和纹理特征。最后利用训练后的模型对去除裂缝和伪影后的虚拟视图进行空洞修复。实验结果表明:该方法能够有效解决传统的图像修复方法修复空洞后导致的块效应和语义缺失问题,同时相比于PUnet网络,修复后的空洞区域边缘更加的清晰,具有着良好的结构信息。(2)基于时间域的光流引导像素传播的空洞修复方法。该方法对虚拟视点视频空洞中的前景区域和背景区域分别进行修复,对于前景区域的修复引入了流引导像素传播的思想,即提取视频帧间前景运动信息的时空光流场,然后利用光流引导视频帧中前景像素的传播。对于背景区域以及连接不到其它帧中任何像素的前景缺失区域,则由基于空间域的Edge-PUnet网络进行修复。实验结果表明:该方法不仅提高了单帧虚拟视图的质量,而且有效保证了修复后的图像在时间上的连续性,修复后的图像在播放时过渡自然。