对角色的姿态进行移植(Pose transfer)的思想是让原始角色学习到目标角色的姿态,同时保留原始角色自身的特征。相对于一般的形变方法,姿态移植只需要较少的用户交互,就可以进行角色的重用。它简化了艺术创作的方法,在动漫产业与电影产业上需求很大。当前大部分姿态移植方法针对三维,无法应用于图像与二维的角色,本工作针对二维角色情况提出了基于多分辨率分解的姿态移植方法。方法利用了拉普拉斯算子把角色分为了包含角色的细节信息的高分辨率的层次与包含躯干信息的低分辨率层次,对躯干进行姿态移植,再把躯干的姿态移植结果与高分辨率的细节信息重组得到最后姿态移植结果。在对两个角色的躯干进行姿态移植时,我们分别提出了两种算法。一种是在空域上处理图形,提出了基于骨骼蒙皮的姿态移植算法。我们的算法优势在于能很好保持角色的体型信息,同时适合角色姿态差别很大的情况。另一种算法在频域处理图形,我们提出了转移信号的姿态移植算法,解决了引入包含几何信息拉普拉斯算子处理图形时会照成的特征基不耦合的问题,相比于当前算法,用我们的算法处理二维角色可以得到更好的姿态移植结果。我们提出的两种姿态移植算法都采用了几何约束的方法,来在姿态移植过程中保持图形自身的几何属性。第一种基于骨骼蒙皮的姿态移植方法的几何约束优化了姿态移植的结果,第二种基于拉普拉斯算子处理的方法的几何约束除了优化姿态移植结果外,还用于驱动内部点跟随低分辨率躯干轮廓进行变换。我们对提出的两种姿态移植算法的做了充分的实验,来论证其有效性、鲁棒性与收敛性。从结果看出,我们的方法可以很好地进行二维角色的姿态移植。