图像编辑是指将图像中的内容呈现进行改变，以更好的满足应用需求。这是当前国际上的一个热点研究内容。目前，这些方面的研究工作很多，但它们大都是在像素层面上进行处理，不便于对图像中的内容进行分析、理解和处理，比如物体、结构、边缘和纹理等，难以产生较好的编辑效果。对此，本文从关注图像内容的角度出发，对图像编辑展开研究，更好地呈现编辑后的图像内容，并减少人工操作的难度。本文的主要贡献和创新点如下:　　(1)提出了一种区分且同步进行全局和局部编辑扩散的统一框架。已有的局部编辑扩散方法在扩散用户输入的少量编辑值时，容易被各个内容的边界所隔断，编辑灵活，但编辑效率低，不便于处理相似表现的非连通区域。已有的全局编辑扩散方法可以处理隔断但内容相似的区域，编辑效率高，但待编辑区域会受多个编辑值的影响，由此引起编辑冲突。同时使用这两类方法，容易导致全局和局部编辑值的扩散范围相互重叠，也会产生冲突。对此，本文首先确定全局和局部编辑值的扩散范围，然后在编辑时限制它们只能在各自的扩散范围内进行编辑。由此，提出了一种区分且同步进行全局和局部编辑扩散的统一框架，可以兼容这两类方法的优点。实验结果表明，本文方法可以大幅降低用户操作的复杂度，提升编辑后图像内容所呈现出的视觉效果。　　(2)提出了一种加强抠图处理的便捷图像合成方法。已有的图像抠图方法主要关注用户感兴趣内容的高精度提取，以提高图像合成的质量。但是，这往往需要大量的用户交互，操作难度大。尽管如此，对于一些感兴趣内容较为复杂的图像，这类方法也难以取得较好的合成效果。而且，它们直接拷贝用户感兴趣内容的色彩，会导致与目标图像不协调，影响了合成图像的质量。对此，首先提出一种快捷的用户交互方法，即需用户输入一个矩形框，将感兴趣内容框住。然后将矩形框边界所覆盖的内容作为背景先验，以简便地获得源图像中感兴趣的内容。最后，将感兴趣的内容与目标图像在合成边界附近的色彩差异，平滑地扩散到合成区域，从而实现无缝拼接。实验结果表明，与以往方法相比，本文方法能大幅提高用户交互的效率和图像合成的真实感。　　(3)提出了一种边缘感知的纹理滤波方法。纹理滤波中最重要的工作是纹理度量，但已有工作大都使用与坐标轴对齐的滤波窗口（也称为图像块），来计算图像中每个像素隶属于纹理或边缘的概率。显然，这类方法并不适合处理边缘处的像素，因为边缘往往与坐标轴并不平行，使得滤波窗口会覆盖多种纹理而降低了纹理度量的可靠性。对此，本文首先提出了一种边缘感知的滤波窗口，使其包含的像素尽可能属于同一种纹理区域，然后提出一种新的纹理度量方法，充分利用该窗口和边缘的“线性”特性，来提高纹理度量的可靠性。其中，边缘的“线性”特性是指边缘往往会穿过与其对应的滤波窗口。由此，在滤波阶段，使用大尺度的滤波窗口，来去除图像中的纹理;使用边缘感知的滤波窗口，来保持图像中的边缘。实验结果表明，本文方法能获得优于已有方法的滤波结果。　　(4)提出了一种尺度自适应优化的纹理滤波方法。已有的纹理滤波方法大都使用滤波窗口来度量和去除图像中的纹理，但它们普遍存在一个两难问题:使用大尺度的滤波窗口，虽然可以有效地去除图像中的纹理，但是会模糊图像中的边缘;使用小尺度的滤波窗口，虽然有利于保持图像中的边缘，但是难以去除图像中大尺度的纹理。对此，本文提出了一种结构感知的窗口尺度优化方法，它根据当前像素对应的滤波窗口中是否包含边缘，来自适应地优化滤波窗口的尺度，从而可以有效地解决这个两难问题。实验结果表明，本文方法既可以保持图像中的结构信息，又可以去除图像中大尺度的纹理。