随着计算机技术和互联网的快速发展,可视媒体已成为互联网时代视觉信息展示和传输的重要媒介。与其他信息传输模式相比,可视媒体兼具数字化、普适性和直观性等特点。随着可视媒体采集设备的发展与普及,高质量可视媒体逐渐成为普通用户生活中不可或缺的信息承载、储存和展示方式。同时,随着计算机硬件的高速发展,可视媒体的数字编辑和合成方法被广泛用于各种商用软件和产业中,比如广告、新闻、电影、移动应用等。由于普通用户可获取的可视媒体质量逐渐提高,可视媒体的编辑与合成算法已经不局限于能否得到结果,算法是否具有高智能度,能否生成高真实感的结果,变的尤为重要。本文围绕可视媒体的编辑合成问题,从提高编辑过程的智能度、编辑结果的真实感为切入点,针对目前可视媒体编辑合成领域中的编辑传播算法、变化盲视图像、阴影去除等问题进行了深入研究和实验,并提出了一系列方法。本文主要的技术创新点如下:?提出了编辑传播算法中走样瑕疵的自动恢复算法。传统的编辑传播算法由于没有考虑像素的反走样信息,会在物体边缘像素产生走样瑕疵。本文分析了走样瑕疵产生的原因,提出了一种称为反走样图的像素表达方式。基于反走样图,本文设计了高效的走样瑕疵自动恢复算法,在编辑传播问题中应用该算法后,走样瑕疵可以被消除。?提出了基于认知心理学的变化盲视图像的自动合成算法。传统的变化盲视图像必须人工合成,并且盲视程度很难控制。本文基于认知心理学,通过用户实验和模型学习,对变化盲视这一感知现象进行了研究,提出了首个描述变化盲视程度的定量模型。基于该模型,本文提出了全自动的难度可控变化盲视图像合成算法,提高了变化盲视图像合成的智能度。?提出了基于单幅图像的投射阴影自动检测与去除算法。投射阴影直接影响着图像的整体质量和图像识别的准确度。针对传统阴影去除算法普适性和真实性较差,且依赖于用户交互的缺点,本文提出了基于片元匹配的投射阴影检测与去除算法,并采用参数学习、模型训练等策略保证了算法的鲁棒性。该系统能够对大部分场景的投射阴影进行自动检测,并合成出高真实感的无阴影图像。