计算机、高清电视、手机、个人数字助理等数字设备的快速发展极大的丰富了人们的生活。同时，数字设备的多样化带来了计算机图形学和计算机视觉领域的一个新的研究方向--图像和视频重定向，即如何改变图像和视频内容从而适应具有不同尺寸和宽高比的显示屏幕?目前商业的重定向解决方案还不成熟，经常导致结果图像和视频中出现拉伸等变形。近年来，随着数字显示设备的发展，图像和视频重定向问题受到研究人员的普遍关注。作为一种特殊的图像和视频变形，重定向问题的主要目标是改变原始图像和视频的尺寸及宽高比。宽高比的变化不可避免的会导致对原始图像和视频的几何变形。重定向领域的研究主要集中在尝试利用各种方法避免结果中出现视觉变形。然而，至今重定向方法生成的结果仍不理想；并且，研究者在关注图像和视频重定向方法的同时，忽略了对重定向结果的评估。　　 本文在系统论述国内外图像和视频重定向方法和评估方法的现状和难点的基础上，分别提出了新的图像和视频的重定向方法，并提出了一种从用户感知的角度、利用用户调查对图像均匀放缩重定向结果进行评估的方法。本文的主要工作和创新点包括：　　 1.图像重定向过程中，图像全局结构化信息易被破坏，从而导致严重的图像变形。针对这一问题，本文提出了一种基于非线性变形的图像重定向方法。利用图像块连结方案，更好的保持图像的全局结构。同时，使用不同的策略来处理放大重定向和缩小重定向，生成的结果图像更符合目标屏幕的特性。实验证明，该方法能够生成用户满意的图像重定向结果。　　 2.如何高效的生成同时保持时域连续性和空域图像形状的结果视频是视频重定向的一个难点问题。本文提出了一种基于变形传播的视频重定向方法来解决这个问题。变形传播技术按照时序对视频进行单帧处理，从而保证算法的高效性。同时，将运动历史图引入变形传播过程中，实现背景的时间连续性和运动对象的形状保持之间的平衡。实验证明，这个方法能快速有效的重定向各种视频媒体，能够处理摄像机和/或对象运动明显的场景，生成高质量的视频重定向结果，且适于在线流媒体处理。　　 3.如何评价重定向结果是重定向研究领域中的一个重要问题，但是没有引起研究者足够的关注。因为重定向结果评估的复杂性和主观性，难以设计量化方法来实现。本文提出了一种基于用户感知的重定向结果评估方法。本文利用用户调查来研究人们对均匀放缩重定向导致的图像拉伸变形的感知和主观评价。该方法的研究结果有助于研究人员设计更好的重定向方法，对其它重定向结果评估方法也具有指导意义。