1.一种基于背景纹理识别的虚拟视点生成方法，其特征在于，包括：

S1、预处理：针对虚拟视点图像中的重叠、空洞、裂缝、伪影问题，分别进行优化预处理；

S2、背景纹理复杂度评估：对预处理后的虚拟视点图像的背景纹理复杂度进行评估，计算图像灰度在空间上的变化和重复率；

S3、空洞填充：当图像灰度在空间上的变化和重复率≤50％时，通过方向直线检测的方式进行空洞填充；当图像灰度在空间上的变化和重复率＞50％时，通过逆三维变换的方式进行空洞填充；

在S3中，通过方向直线检测的方式进行空洞填充的方法包括：

S311、对虚拟视点图像中存在的空洞位置进行检测提取，同时检测其边缘位置与边缘极点；

S312、对虚拟视点图像实行灰度化操作，通过垂直线识别检测模板与±45°线识别检测模板实现图像的掩膜检测，同时将检测的最终结果记录下来；

S313、与空洞位置相融合，识别是否存在背景分界情况，对于空洞的边缘极点，在空洞以外的位置开展垂直线与±45°直线检测；对于一般的空洞边缘位置，在空洞以外的位置开展±45°直线检测；

S314、获取空洞在±90°、±45°与±135°六个方向上的直线检测判定矩阵后，基于这些矩阵结果针对空洞位置进行延伸性预测，再基于空洞位置周边的像素深度信息进行分块填充。

2.根据权利要求1所述的基于背景纹理识别的虚拟视点生成方法，其特征在于，在S3中，通过方向直线检测的方式进行空洞填充的方法还包括：S315、利用二维高斯滤波器对虚拟视点图像进行滤波处理。

3.根据权利要求1所述的基于背景纹理识别的虚拟视点生成方法，其特征在于，在S3中，通过逆三维变换的方式进行空洞填充的方法包括：S321、提取虚拟视点的深度图：利用三维图像变换基本原理完成参考视点转换，同时得到虚拟视点相应的深度图；

S322、投影至辅助参考视点位置：将虚拟视点图像中的空洞区域记录下来，采用逆三维变换法对空洞区域的像素进行深度信息更新，将投影要素信息进行融合，得到辅助参考视点位置信息，以此获取辅助视点空洞图；

S323、找到匹配像素点完成填充：和已知辅助参考视点位置像素点相互对照，找出与空洞点相应辅助参考视点位置像素，根据空洞图获取像素点信息，完成图像匹配填充。

4.根据权利要求1所述的基于背景纹理识别的虚拟视点生成方法，其特征在于，在S1中，针对虚拟视点图像中的重叠问题进行优化预处理的方法为：采用Z‑Buffer算法进行预处理，即在虚拟视点生成绘制时，为各像素点提供一个缓存，通过该缓存将像素点视差值保存起来，接着将视差值最大像素当成该虚拟视点值。

5.根据权利要求1所述的基于背景纹理识别的虚拟视点生成方法，其特征在于，在S1中，针对虚拟视点图像中的空洞问题进行优化预处理的方法为：采用水平填充法进行预处理，即将当前空洞边缘附近的正常图像像素的最大像素值进行水平平移，替代当前空洞像素，完成空洞边缘填充。

6.根据权利要求1所述的基于背景纹理识别的虚拟视点生成方法，其特征在于，在S1中，针对虚拟视点图像中的空洞问题进行优化预处理的方法还包括：利用二维高斯滤波对虚拟视点图像的深度图进行滤波处理。

7.根据权利要求1所述的基于背景纹理识别的虚拟视点生成方法，其特征在于，在S1中，针对虚拟视点图像中的裂缝问题进行优化预处理的方法为：基于裂缝点周围像素值实行预测填充操作，即通过四舍五入和多项式原理进行预处理。

8.根据权利要求1所述的基于背景纹理识别的虚拟视点生成方法，其特征在于，在S1中，针对虚拟视点图像中的伪影问题进行优化预处理的方法为：对目标图像中存在的空洞点实行膨胀操作。

9.根据权利要求8所述的基于背景纹理识别的虚拟视点生成方法，其特征在于，在S1中，针对虚拟视点图像中的伪影问题进行优化预处理的方法还包括：在进行图像转换前将背景中景深为前景深2倍以上的像素点删除。

10.一种基于背景纹理识别的虚拟视点生成系统，其特征在于，包括：

预处理模块，用于针对虚拟视点图像中的重叠、空洞、裂缝、伪影问题，分别进行优化预处理；

背景纹理复杂度评估模块，用于对预处理后的虚拟视点图像的背景纹理复杂度进行评估，计算图像灰度在空间上的变化和重复率；

空洞填充优化模块，用于在图像灰度在空间上的变化和重复率≤50％时，通过方向直线检测的方式进行空洞填充；在图像灰度在空间上的变化和重复率＞50％时，通过逆三维变换的方式进行空洞填充；

在空洞填充优化模块中，通过方向直线检测的方式进行空洞填充的方法包括：

S311、对虚拟视点图像中存在的空洞位置进行检测提取，同时检测其边缘位置与边缘极点；

S312、对虚拟视点图像实行灰度化操作，通过垂直线识别检测模板与±45°线识别检测模板实现图像的掩膜检测，同时将检测的最终结果记录下来；

S313、与空洞位置相融合，识别是否存在背景分界情况，对于空洞的边缘极点，在空洞以外的位置开展垂直线与±45°直线检测；

S314、获取空洞在±90°、±45°与±135°六个方向上的直线检测判定矩阵后，基于这些矩阵结果针对空洞位置进行延伸性预测，再基于空洞位置周边的像素深度信息进行分块填充。