随着人们对图像质量要求的提高,基于蒙特卡罗的真实感图像合成能够较好模拟大自然中较为复杂的现象如:高光、软阴影、焦散等,极大程度上满足了人们对特效画质的追求。基于蒙特卡洛的全局光照算法广泛用于真实感图像合成。然而,合成高质量图像往往需要很长时间。尤其当场景的材质易发生镜面反射时,合成的图像往往含有较多脉冲噪声。本文针对这种情况提出一种基于Grubbs检测的快速高效的脉冲噪声去除方法。该方法从采样点和像素两个层面进行分析。首先,从采样点层面将噪声检测出来,这样可以保证一个较高的噪声检测的正确率。接着,从图像层面对检测出的噪声进行分配,可以很大程度的减小图像的偏差和算法的时间复杂度。为进一步提升真实感图像合成的效率,本文利用结合Metropolis光线追踪能够较高效率找到有用路径的特点和组合滤波器的思想提出了一种真实感图像合成后处理的新方法。该方法分为两个部分,第一个部分是利用几组不同尺度的高斯滤波器对合成图像滤波处理。第二个部分将多组滤波器滤波处理后的图像组合成最后的结果。该方法选择滤波器尺度所用的依据为相对均方根误差,根据相对均方根误差的大小在图像重建和采样过程中自适应地为每个合成的像素选择最佳尺度的滤波器以最大程度的降低误差,得到较为理想的重建结果。实验结果表明,本文提出的算法相对于传统的光线跟踪算法,本文算法均能够有较好的结果。本文方法均能够在利用较少采样点的情况下,合成较高质量的图像。本文的所有方法都已编程实现。