纹理合成是绘制复杂场景和真实感图形最为常用的技术,其中基于样图的纹理合成是近年发展起来的一种新的纹理处理技术。该技术通过输入小块纹理图像来合成任意大小的、高质量的相似纹理,并将得到满足实时需要的合成速度、形成全自动的合成过程作为研究目标。本文主要研究了基于样图的纹理合成技术,并在已有的理论和算法基础上提出改进措施,主要工作如下:1.为了更好的解决纹理合成的边缘接缝问题,提出了一种基于云理论的纹理合成算法。该算法先把纹理特征描述符做模糊化处理,并进行代数逆运算,从而生成二维纹理特征矢量云。计算各图像块的云距离,实现三维云模型的生长,如此反复计算完成了纹理的合成。实验结果表明,较经典的混沌粒子群优化算法,本文方法合成精度更高,速度更快。2.基于蜜蜂进化型遗传算法和Wang Tiles纹理合成算法,提出了一种最优样图块选择的改进算法。算法缩小了选择的搜索范围,提高了搜索速度。对于小块纹理的合成,该算法很好地保持了纹理细节。实验结果验证了算法的可行性。