图像编辑技术自上世纪50年代出现后,随着数字多媒体硬件和软件技术的兴起而迅猛发展,为人们创建和处理图像提供了丰富且便捷的方式。而图像编辑传播技术作为该领域内的经典问题,一直备受研究者的关注。尽管目前有许多较为成熟的图像编辑传播方法,但其中仍有许多技术难题没有解决或者亟待解决。本文主要针对三种图类在编辑传播技术中各自存在的不足,提出相应的新方法。高分辨率图像的编辑传播,在借鉴经典下采样、上采样技术的基础上,提出一种基于Seam Carving的图像下采样方法,并仅对映射估计出的敏感区域进行编辑传播的重计算。经过理论分析,此方法在关键区域内容及小尺度细节保持方面均有提高。含伴随现象图像的编辑传播,本文提出一套管道处理技术,应用Hierarchical分割技术识别图像大致轮廓,基于FloodFill算法和用户标记对其关注区域进行识别,运用SIFT算法匹配目标本体与伴随体的对应特征。经过理论分析和实验结果验证,上述管道算法能够正确识别伴随体进而实现同步操作。纹理特征图像编辑传播,参考傅里叶频谱分析技术的基础上,使用Gabor小波变换方法,并用笔迹保持的着色方法来代替颜色覆盖方法,实现通用编辑传播框架AppProp亦适用于纹理图像。对纹理图像进行实验,结果表明,本方法能够进一步扩展AppProp框架的适用范围。在理论分析的基础上,本文还详细给出了上述三种图类编辑传播方法具体的设计细节和实现过程。此外,本文以真实的高分辨率图像、含伴随现象图像和黑白漫画图像为研究对象,以通用编辑传递框架系统为平台,介绍了如何利用上述三种技术处理相应类型图像并展示实验结果图,从而证明了本文方法拥有的较强的可用性。