图像生成技术研究从图像或文本中生成和原图像结构相似、主题或色彩不同的图像，是近年来研究热点之一。本文主要研究虚拟视点合成和图像铅笔画风格化两种图像生成技术。对于虚拟视点合成技术，本文主要研究基于深度图像渲染虚拟视点后空洞的填充;对于图像铅笔画风格化技术，本文主要研究从自然图像中生成铅笔画风格的图像。现有虚拟视点合成方法对深度图像渲染生成的虚拟视点中存在的空洞一视同仁，导致填充过程比较耗时且结果和真实图像相差较多;而现有图像铅笔画风格化技术生成的铅笔画风格图像对原图像中结构信息呈现较少，细节处线条通常被忽略。　　图像边缘结构蕴含图像大量的结构信息，本文基于边缘结构对现有虚拟视点合成和图像铅笔画风格化进行优化引导，提出了基于连通域优化的多视点一致性空洞合成算法和基于结构感知优化的图像铅笔画风格化算法。论文主要内容包括:　　(1)提出基于连通域优化的多视点一致性空洞合成算法。首先利用形态学操作对深度图进行预处理得到深度图的边缘，并在深度图边缘的限制下进行虚拟视点渲染，避免了最终合成结果中出现鬼影边缘;然后利用二值图像标记渲染后虚拟视点图像中的空洞，通过连通域标记对图像中大小空洞进行排序，在填充时按照面积从小到大逐个空洞进行填充;并且在对空洞进行填充时由空洞边缘逐渐向空洞内部填充。本文将该算法同现有虚拟视点合成算法进行对比，实验结果表明本文算法最后生成的虚拟视点图像质量优于现有算法结果。　　(2)提出基于结构感知优化的图像铅笔画风格化算法。首先利用形态学操作得到图像的边缘结构图，并且基于线性积分卷积得到初步铅笔画风格图像;然后利用图像的边缘结构图通过改进后的颜色减淡合成方式对初步得到的铅笔画风格图像进行结构细化，完善最终铅笔画风格图像中的结构信息。本文将该算法同现有图像铅笔画风格化算法进行对比，并对算法时间性能进行分析和对用户满意度进行调查，实验结果表明本文提出的算法无论是在铅笔画风格模拟还是在原始图像结构保留方面都要优于现有铅笔画风格化算法。