纹理是一个普遍存在的自然现象，最初是指任何与编织物的交织结构相似的自然结构，纹理可以描述自然界中非常广泛的包含一定重复性的自然现象，例如声音(机床车间里的噪声)，运动(动物的奔跑)，人类行为(日常活动)以及视觉外观(几何曲面的外观和颜色)等等。在计算机图形学中，经常使用纹理在粗糙的几何模型上表现精细结构，增强绘制场景的真实感。纹理映射和合成是绘制复杂场景真实感图形最为常用的技术。由于纹理技术在数字娱乐、动漫游戏设计和虚拟现实等方面的广泛应用，关于纹理的研究一直是计算机视觉、计算机图形学以及数字图像处理等领域的研究热点。本文围绕当前纹理研究中的若干热点问题：基于梯度域和泊松方程的图像修复技术、基于图像修复和变形的纹理设计、基于快速三边滤波器的纹理替换技术等方面展开研究：(1)对基于梯度域和泊松方程的图像修复技术进行了研究。该图像修复算法主要分两个阶段进行：在第一阶段，在梯度场内使用本文提出的新的利用颜色和梯度信息进行纹理梯度样图块的相似度匹配的原则，计算得到的填补的优先级值的大小，然后顺序地对待修补区域的梯度场进行填补；在第二阶段，利用修补后的梯度场，对修复后的区域进行泊松方程的求解，来获得最终的修复图像。实验结果表明，该算法可以保持修复后的图像的纹理的自然过渡和线条结构信息的连贯性，修复后的图像在视觉效果上也比较满意。(2)提出了一种基于修复和变形的纹理设计算法，该算法的最大优点在于仅仅由一幅小尺寸的输入纹理样图，就能设计出一系列的大尺寸的变形纹理图像。该算法包括如下四个主要阶段：在第一阶段通过图像分割技术来大致地提取出纹理层，该阶段的实现依赖于彩色图像分割技术。第二阶段是纹理变形操作，由新定义的一套基于混沌序列的纹理操作算子(旋转，平移，镜像和尺度等)来实现。第三阶段是基于纹理样图的修复方法，同时利用图切割算法来修复由变形而产生的洞区域(Hole Regions)。第四阶段是基于梯度的泊松图像融合技术，用于消除或者减少在第三阶段引入的图像视觉上的瑕疵现象(诸如部分纹理不连续现象)。(3)对基于能量优化和交互的变形纹理设计方法进行了研究。该算法首先输入一幅小尺寸的纹理图像，接着利用一系列的全局纹理变形操作(旋转，平移，缩放，翻转等)就能设计出经过全局变形的纹理样图。然后对这些全局变形后的纹理样图再进行局部变形操作。该局部变形操作的完成是通过对不同源纹理图像中的不同纹素的区域进行替换而完成的。用户只需简单的交互，选择相应的需要替换的纹素，求解相应的能量方程来实现纹理的局部变形。这样一种变形-选择-替换过程可以进行多次，可以合成多幅视觉上满意的变形纹理图像。经过上述一系列的变形和替换操作之后，再利用基于图切割的能量优化算法最终可以设计出多幅大尺寸的输出纹理图像。(4)提出了一种快速三边滤波器算法，该算法可以有效和快速地用于高动态范围图像的色调映射(压缩)，并且计算速度比文献快7-10倍。同时也提出了一种基于该快速三边滤波器的图像纹理替换算法，该算法可用于高动态范围(HDR)图像的纹理替换。该纹理替换算法主要由以下三个阶段组成：1)用本文提出的快速三边滤波器色调映射算法把高动态范围(HDR)图像压缩成低动态范围(LDR)图像；2)恢复和计算出需要进行纹理替换的物体区域的梯度深度图；3)根据上述恢复出的梯度深度图像和待卷积的纹理图像的坐标，求解一个泊松(Poisson)方程而得到最终的纹理替换结果。实验结果证明，本文提出的算法可以获得与文献相媲美或者更好的纹理替换效果，并且计算速度更快。