图像马赛克生成技术，通常是指将一幅输入图像分割成一系列规则或者不规则区域，再从图像数据库中选取适当的图像对其分割区域进行覆盖，目标是希望通过上述操作后生成的马赛克结果图既能保持输入源图像基本特征，又与源图像拥有不同风格。本文实现一个图像马赛克生成系统，其基本思想是：输入一幅源图像，通过系统的预定原则将输入源图像分块形成大小和形状不一的单元，这是系统的第一个核心部分；第二步则是从事先构建的图像数据库中为每一个分块单元进行匹配计算寻找合适的小图像，并用其覆盖源图像相应的分割区域。我们构建图像数据库有多种类型，分别由从真实感照片，油画作品以及纹理图像中提取部分纹理图像组合而成。　　 对于分块这部分，本文提出两种不同分块生成方法：根据图像熵值信息自适应图像分块法，以及结合多边形铺砌与特征图像分割这两者的不规则图像分块法。我们旨在通过上述两种分块方法更好地保持输入源图像的特征。上述分块机制是本文一个创新之处，之前生成图像马赛克的方法中大多采用规则分割，即将源图像分成规则区块，或者仅仅将图像RGB差值信息作为分块依据。再次，当完成对输入图像分块后，进行生成图像马赛克第二步匹配工作时，大部分方法仅仅考虑源图像待匹配区域与图像数据库中图像之间RGB差值因素，而忽略其他信息，这则可能造成源图像区域与选取到的匹配小图像间虽然颜色信息相近但粗糙程度相差极大的情形。为了避免上述情况发生，本文在匹配过程中引入了一个新的度量因素，即在匹配时不仅涉及图像间颜色信息比较，同时还加入图像信息熵因子。此外，基于图像RGB颜色和图像熵值信息，本文设计一个目标函数，通过优化目标函数的方法自动生成较为理想的图像马赛克结果。