在计算机图形学领域,无论图形还是图像,其整体结构性信息作为其特征的一个重要方面,对问题的研究和处理都有极其重要的价值和意义.根据实际问题,我们研究了对象整体结构性信息在图形图像处理若干问题中的应用,对泊松图像编辑,彩色图像灰度化,几何模型显著度检测,模型四边形化这四个问题进行了研究.这些问题都由于融入了对整体结构性信息的考虑,得到了更好的结果.本文取得了以下丰富的创新性成果：1.传统的图像合成方法用来生成具有可信边界的图像.当这些方法用于具有不同纹理特征的图像时,会产生不真实的结果.我们提出了一个新的图像合成框架.使用图像分解技术,把图像分解为结构层和细节层.结构层解决边界处颜色的无缝融合.细节层实现边界处纹理细节的光滑过渡.首先进行结构层的融合,然后合成新的细节层,最后把新细节层添加到融合的结构层,得最终结果.计算一张权重图来指导新细节层的生成,权重图度量纹理特征的强弱和像素到边界的距离.在大量不同纹理特征的图像上进行了实验,结果显示：算法可以有效保证颜色的无缝融合,同时保持纹理的光滑过渡.相对于传统图像合成方法,可以生成更真实的合成图像.2.现在的图像灰度化算法通过保持像素点之间的差异来计算灰度化结果.然而由格式塔原则可知,当看一张图片的时候,人们的视觉系统会自动对感知相似的元素进行分组处理.由此,我们提出一种新颖的双尺度方法用于彩色图像灰度化.首先,我们对原始图像进行软分割,每一个分割块包含相似的感知内容.然后,我们通过求解一个二次优化问题,得到一个全局映射来决定每个分割块的灰度色调.再求解每个分割块内部新的局部细节,将其与求解的灰度色调结合得最终结果.算法提供用户对灰度化结果整体色调的实时调节.同时,我们算法提供给用户一个简单,直观的交互工具用于创建艺术感的黑白图像.3.由心理物理学研究启发,我们通过考虑整体稀少性和局部突出性来计算3D网格模型的显著度.首先,对每一个顶点,定义其多尺度形状描述子来刻画它的局部几何特征,该描述子具有旋转不变性.然后,根据定义的形状描述子,提出了基于分割块的局部对比度量：,计算顶点的局部显著度.整体稀少性通过每个顶点与模型所有顶点特征的差异获得.为有效计算,我们首先在顶点聚类上度量整体稀少性,然后再插值计算出每个顶点的整体显著度.通过局部显著度和整体显著度的线性组合获得最终显著度检测结果.我们的算法在很多模型上做了测试.一些几何处理应用验证了算法的有效性.4.提出了一个针对关节模型的重新四边形网格化算法.我们的算法关注于模型的整体结构,生成边流向(edge flow)对齐骨架的四边形网格.我们首先提取原3D模型的骨架.骨架刻画了模型的整体结构.根据骨架,我们检测模型的管状区域,通过扫掠面构建其对应的四边形结构.对于管状部分的接合处,我们通过插值一个光滑的交叉场来指导其对应四边形网格的生成.它光滑地拼接相连的扫掠面.我们算法生成的四边形网格可以直接作为雕刻建模的起点进行后续复杂的加工处理.