纹理合成技术是计算机图形学的一个主要研究方向，因为其实用、简便的特性使得它在许多领域有着重要的作用，尤其近几年来，随着CG产业和在线游戏的快速发展，对于高效及高质量的纹理合成技术的需求也越来越紧迫。 本文从计算机图形学经典理论与图像处理技术相结合的角度出发，借助小波变换这一信号分析处理工具，利用其特性针对经典块纹理合成进行改进，提出了高效、高质的纹理合成及纹理增强算法，并将以利用于基于视点的非均匀场景绘制等课题中。论文的主要工作及创新思想如下： (1)基于小波多分辨率分解重构的特性，提出一种结合小波变换的块纹理加速合成策略。通过降低纹理样本的分辨率达到减少合成过程中运算量，能够有效的节约消耗时间，提高合成效率。 (2)基于小波良好的分频特性，提出基于小波变换的特征加权合成策略。从高频信息内容中抽取出对于人眼识别比较敏感的曲线特征，在纹理合成过程中，设置调节系数，针对不同类型(随机型或者结构型)的纹理样本，调控颜色特征和曲线特征匹配的权重，达到满意的合成效果。 (3)针对基于视点的非均匀纹理的绘制问题，本文提出一种基于小波变换的多分辨率合成策略。从人类视觉特性入手，在距离视点较远的场景网格使用较低分辨率的纹理图像，在距离视点较近的场景网格使用高分辨率纹理内容，其中，所使用的场景纹理由样本从最低分辨率开始合成，高分辨率合成内容由相对应的低分辨率内容重构获得。本方法避免了大数据量的存取和繁琐的预处理过程，具有便捷，高效的特点。 (4)为了解决多分辨率绘制技术中的视觉不连续现象，本文提出一种基于小波变换的方法对低分辨率内容进行视觉增强处理。这种方法从人类的视觉特性入手，使得图像整体效果和特征细节信息都得到了优化加强，很好的改善了非均匀纹理的视觉衔接问题。 实验表明，本文的方法具有较高的运行效率，较好的合成效果，对于多分辨率非均匀纹理场景的合成也能达到高效、连续的视觉效果。