纹理综合是当前计算机图形学、计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。本文对纹理综合技术进行了研究,提出了一些新的观点和算法。本文首先介绍了纹理综合研究中的一些基本概念、常用方法以及国内外的发展;又介绍了分形的基本理论和基本方法,为后续章节提供了理论依据;接着阐述了纹理综合的基础以及综合方法,对纹理综合技术的做了介绍,然后对当前一些较为典型的纹理综合方法进行了研究,并对它们的算法思想、能够处理的纹理范围和存在的问题等进行了对比和总结。接着介绍了基于分形的纹理综合方法,该方法以纹理样本作为输入,通过金字塔算法和直方图匹配生成与纹理样本视觉上相似的任意大小的综合纹理图像。这种方法是以人类的感知模型为基础的,对于计算机图形生成技术具有现实意义。最后主要是针对采用Markov随机场(MRF)模型的基于样本的纹理综合算法,并给出了一种邻域大小自动识别的方法,能够获取最佳邻域大小,在此基础上合成的图像能够基本满足人类的视觉要求,并能够在合成质量和合成时间之间取得平衡。进一步减少了纹理合成算法的参数输入数量,更方便了用户的操作。在文章的最后,我们简要介绍了在纹理综合方面我们以后要做的工作。