纹理合成是以人工合成纹理为目的,是计算机图形图像处理领域的重要研究内容。基于样图的纹理合成是近年来出现的新技术,它以小块纹理图像作为输入合成任意大小的同类纹理图像。该技术以高质量的输出图像、满足实时需要的合成速度与全自动的合成过程为目标。随着近些年来计算机三维绘图能力的飞速提高和对大尺寸高质量纹理的强烈需求,基于样图的纹理合成成为热门研究领域之一。本文对基于样图的纹理合成技术进行了研究,在已有的算法基础上提出改进,主要工作有：1.简要介绍基于样图纹理合成的研究背景和意义、研究现状、存在的问题和应用领域,详细介绍了基于MRF模型的纹理合成的基本概念,并研究了一些经典的基于点合成和块拼接的算法思想,总结各算法的优缺点及其适合处理的纹理类型。2.在研究和总结现有算法的基础上,提出了一种基于块的纹理合成的改进算法。算法将Ashikhmin算法基于像素点的纹理合成推广到基于块的纹理合成,搜索规则中部分采用了MRF模型,在L邻域中找不到匹配块时采用全局搜索的方法,加速了匹配搜索,在匹配中采用了新的误差距离测量函数,使纹理合成的效果更符合视觉要求。通过仿真实验验证了所给的算法。3.研究了基于样图的纹理合成在图像修复中的应用,并在Criminisi A算法的基础上,提出了一种利用纹理块来修复大面积破损区域的改进算法,算法缩小了搜索范围,采用更加有效的优先权计算公式,对于大块破损区域的修复较好的保持了纹理细节,通过实验仿真和结果分析验证了算法的可行性。本文算法在计算机动画、制作虚拟现实中的场景、在电影、游戏等产业中有具有一定的应用前景。