纹理、纹理合成及其应用是计算机图形学,计算机视觉和图像处理等领域的研究热点之一。其中为了解决纹理映射存在的走样问题而提出的纹理合成技术应用范围最为广泛。本文在二维纹理的合成算法及应用上进行了进一步的研究和探索。从提高纹理合成质量和算法的自动化程度上入手,提出了基于图论优化的纹理合成算法和纹理块的自适应选取算法。并对纹理合成的一些应用进行了研究。基于图论优化的纹理合成算法是一种高效的纹理合成算法。在纹理合成中,纹理块之间重叠区域的匹配问题实际上就是图像的匹配问题。在图像的匹配问题中,近年来的一个研究方向就是将其转化为求解一类能量函数的全局最小值。而基于图割理论的能量函数优化方法是比较重要的一个方法。本文将图论中关于流的最大流-最小割(min-cut/max-flow)算法引入到纹理合成领域,利用最大流-最小割算法对纹理块之间的匹配进行优化。在基于块拼帖纹理合成算法中,对合成质量影响较大的是纹理块的尺寸选取。这个块的尺寸反映了合成纹理捕获输入样本纹理局部特征好坏的程度。该参数过大或过小,都将导致合成结果不能保持输入样图的特征。根据纹理图像具有的局部性和平稳性特性,我们对大量纹理图像进行了统计实验,从中发现了一些规律。并在此基础上,提出了一种从纹理图像中自动提取纹元的算法,将此纹元作为纹理合成算法中纹理块尺寸参数。该算法对结构纹理和随机纹理都具有较好的识别效果。并且该算法也可以推广应用到其它的纹理合成算法中。从自然界获得的纹理往往是不能满足人们要求的,这就需要通过编辑处理获得各种不同的纹理样本来满足人们的需求。如何从已有的纹理图像中生成所需的纹理,将是十分有意义的问题。本文就纹理合成在纹理传输和约束纹理合成中的应用分别提出了各自的改进算法。这些算法都具有实现简单,合成速度快等优点。