纹理合成是一种用手工来合成纹理的技术。其中基于样图的纹理合成是用小块的纹理图像为样本，来合成满足用户要求的任意尺寸的图像，并且合成图像应与与样本图像看起来相同。本文对二维空间中的合成技术进行了研究，并提出一种新的纹理合成算法，主要工作有：介绍了基于样图纹理合成算法的研究背景、存在的优缺点以及相应算法的应用，介绍了基于马尔科夫随机场模型的一些相关概念，并概述了一些基于点的纹理合成和基于块拼贴纹理合成的算法思想。基于现有的算法，提出了一种基于纹理块的纹理合成的改进方法，即在考量匹配纹理块间的相似度时，不仅考虑了颜色的相似性，还引入了纹理的梯度结构信息，提高了在样本中找到的匹配块与输出纹理中已合成纹理块间的相似度。另外通过比较输入纹理块和合成纹理块的直方图的相似性，以得到最佳纹理块大小。改进方法通过调整纹理块选择策略，使合成的的纹理图像更好的保持样本纹理的结构特征。最后研究了纹理合成在图像修复中的应用，在修复大面积纹理时，采用了基于纹理合成和图像修复相结合的方法。针对图像修复中，仅使用纹理合成的方法来修复图像纹理信息，从而产生不稳定的匹配现象，在修复前利用改进后的图像细纹修复方法评估损坏区域的基本颜色和梯度结构特征信息，在此评估之上进行纹理匹配。