随着手机、数码相机等移动设备的迅猛发展，人们如今可以随意地获取大量的图像或视频数据。相比于传统的文字和音频信息，图像和视频能够将信息表达得更为丰富和直观，因此也开始逐渐取代文字成为互联网媒体的主角。图像数据的大规模增长增加了人们编辑和处理图像的需求，而传统的图像处理技术往往非常底层，用户需要掌握较多的专业知识和技巧。因此，研究直观、简单易用的图像视频处理技术，成为了目前相关研究领域的热点。　　本文主要研究自然场景图像与建筑表面图像的颜色风格与内容的合成方法。合成方法主要针对用户在图像内容、风格、尺寸等方面提出的技术、心理要求进行处理。在合成之前预先对合成对象进行语义分析，利用分析得到的结果指导合成过程。具体地，本文主要的研究工作和贡献如下:　　1.提出了一种内容相关的颜色转移方法。传统的颜色转移技术没有考虑图像的场景和内容，图像的颜色容易在不同语义的区域之间转移。为了避免这类问题，本方法预先对图像的语义区域进行分割，通过在语义区域之间建立映射关系，保证图像的颜色在同类语义区域之间进行转移。　　2.提出了一种基于特征感知的自然纹理图像合成方法。本方法在纹理合成之前预先对自然纹理图像的视觉特征进行分析，然后将得到的特征形式化为纹理合成的特定约束，最后可以明显地改善纹理合成的结果。　　3.提出了一种基于内容分析的自然图像缩放方法。该方法在缩放自然场景图像时能够自动地分析出图像内的纹理区域和非纹理区域，针对纹理区域，本文采用了一种新的纹理合成方法对其进行合成缩放。实验结果表明，该方法在缩放自然场景图像时能够得到更美观和合理的缩放结果。　　4.提出了一种基于语法的建筑表面图像分析和合成方法。本文利用分解语法规则来分析和表示建筑表面图像的内容结构，提出了一种近似的动态规划算法，用于自动地从被标记过的建筑图像中抽取出一套语法规则。提取得到的语法可以用于建筑图像合成以及大规模城市场景建模。