木材自古以来就是我国重要的消耗能源,质朴美观的木材纹理在装饰设计中也颇受关注。对板材采取表面贴片的方式进行再加工可以提高板材利用率,而印刷贴片需要获取足够丰富的切片木纹图样。木材纹理图像的重建工作在林业工程中有着重要的科学研究意义和实际应用价值。本文引入图像合成算法和深度学习中的生成模型来解决木材纹理图像重建的难题。本文研究在下列几个方面取得了一些成果:（一）本文建立了包括四类木材（山核桃木、黑胡桃木、栎木和朴木）的纹理数据集WSTS＿4。该数据集覆盖相同光源下三种结构类型（高结构性,有一定的结构性和随机性,高随机性）的木材纹理图像,具有广泛性和代表性。（二）本文从传统纹理合成算法的角度提出了一种针对木材纹理的新算法WTRM。该算法可以分析WSTS＿4数据集中四类木材各自不同的纹理特征,根据输入图像自动选择最合适的拼接块大小,然后用改进过的纹理合成算法根据输入的样本纹理生成新的图像。（1）分析了不同种类木材纹理的颜色相似度CS阈值的选取,实验选定了各类木材对应的值（山核桃木-0.88、黑胡桃木-0.92、栎木-0.90和朴木-0.94）;（2）实现了纹理合成算法中对采样空间的扩增,以及修改了对匹配块的选择策略;（3）利用权重θ来对累计误差和最小拼接成本两者的占比进行调节,从而提升图像合成的效果,推荐值为0.3;（4）通过主观打分（高达80%的认可度）和客观指标（Tenengrad、Laplace、方差函数、信息熵、PSNR和SSIM）两方面对生成的图像质量进行评估,共同证明了该算法所获得的木材纹理重建图像具有更好的质量。（三）本文从深度学习的角度提出了一种基于SinGAN神经网络改进的SKⅡGAN新模型。该模型可以对输入的单张图像进行了包括数量扩增、图像增强、图像编辑等多项图像处理任务,且均取得了非常不错的效果。（1）在图像生成子任务中,利用AMT真假用户调研和计算单幅图像的FID对实验结果进行主、客观的综合评估,在n=N尺度下,本文SKⅡGAN模型所获得的SIFID值比SinGAN模型低了一半,而在n=N-1尺度下,本文方法的值也低了近0.016;（2）在图像超分辨率子任务中,采用PSNR、RMSE和NIQE这三个指标从不同维度对生成图像结果进行质量评估,相较于SinGAN模型,SKⅡGAN模型的PSNR值提升了1.03d B,RMSE和NIQE分别下降了3.74和1.79;（3）在图像编辑子任务中,通过对比编辑前后图像结果对图像效果进行主观评价。（四）本文所提出的两种方法均可以获得满足印刷需求的瑕疵少、分辨率高的合格图像。它们都对木材切片纹理图像的数据短缺问题提出解决方法,顺利完成木材纹理图像的重建工作。两者相比,前者所需的系统资源和时间成本更少,而后者能够获得具有更高质量的重建图像,且具备更为强大、综合的一系列图像处理能力。