随着高清手持照相设备的日益普及,人们拍照更加方便,获取的图片也更加丰富。越来越多、越来越容易获取的图片资源意味着人们对新的图片集管理和展示技术的需求更加突显。图片拼贴作为一种重要的图片集摘要和展示技术,近年来正受到越来越多的重视。图片拼贴之主要目的,在于通过将指定图片集中的若干张图片用某种技术加以拼贴粘合,以生成一张单独的构图紧致、含义丰富且视觉美观之图片集摘要图。由于手动制作这样的拼贴摘要图需要用到一些专业的图片编辑技巧,同时也费功费力,故而自动化的图片拼贴技术近年来成为了学术界和产业界内的一个研究热点。在本文中,我们提出了一种新的图片拼贴自动生成方法,其能智能化地将一系列输入图片的重要区块组合渲染成一幅自然美观的摘要概览图。传统的图片拼贴方法通常构建于某一定义良好的优化框架之上,用目标优化函数具体量化影响拼贴效果好坏的若干项标准,同时以约束方程表征附加限制条件,最后优化求解以获得各输入图片在画板上的位置、旋转角、缩放比及层叠关系等几何参数。此类优化框架复杂的非线性形式导致不同图片的最优状态参数紧密耦合,牵一发而动全身。这大大限制了拼贴过程的可扩展性及效率。本文则首次从几何学角度出发,将图片拼贴生成问题转换建模成为一个平面画板上的子区域分割问题,从而各输入图片遂能独立地优化其在所对应之画板子区域上的显示参数。本文方法之核心为一快速圆填充算法,其通过将由输入图片之重要度信息抽象而来的圆集合紧致地排布于画板空间内以获得内容敏感的子区域分割结果。各输入图片的重要度评分由图片的复杂度及辨识度决定。同时,本文提出的启发式位姿参数搜索策略确保了各图片之重要内容能最大限度地展示于各自所对应的多边形子区域上。在我们新的解决方案里,影响图片状态的各项参数均可独立求解,更重要的是邻近图片的参数优化过程得以完全解耦。这大大提升了我们方法的可扩展性并保证了拼贴结果的多样性。此外,为生成无缝混合的拼贴结果,我们还扩展出了基于图片显著性分布图的图片融合算法。最后,我们的拼贴算法还能支持非矩形画板,并且提供多种交互式拼贴操作以利于用户根据各自之喜好来提升拼贴结果的艺术性。我们进行了大量的实验并且与前人的工作展开了对比,专门的用户调查进一步佐证了我们方法的有效性和创新性。