近年来,随着图像采集设备的普及和基于图像的计算机图形学应用的发展,诸如梯度场、线条等图像结构信息的提取与运用已成为图像处理的主流方向之一。分析图像结构的长远目标在于对存储在二维颜色矩阵中的图像内容建立一个高阶的结构化描述,并使之成为图形学应用的有力工具,比如通过线条的提取加强增强现实应用中的视觉清晰度,或者通过梯度场的使用改进图像风格化中的空间连续性。本论文的研究工作和创新成果主要集中在以下方面：1、提出了一种基于增强现实的地下管线真实感可视化方法,将原本不可见的地下管线真实地呈现在视频画面中,以便于城市地下管线的铺设与维护。首先将屏幕空间分割为对地下管线具有不同遮挡语义的4个区域；然后使用坑道式剖切或竖直剖切方法来展示被遮挡的地下管线；进而根据画面的遮挡语义,运用视频中地表遮挡物和地下管线的重要视觉特征,揭示地下管线与地表物体之间的正确遮挡关系；最后利用渐变融合实现地下隐藏信息与真实场景视频的合成。实验结果表明,该方法不依赖于三维场景的精确几何重建,可在GPU上实时实现。2、提出了一种重要度驱动的结合多种绘制风格的画面合成方法。画面各像素的重要度基于图像显著度估计或由用户交互指定。该方法不仅可用于改进风格化绘制的质量,而且也可用于不同风格画面的合成。该方法合成时结合了诸如颜色去饱和度、线绘制、保边模糊和对比度增强等多种绘制风格,且适用于图像、视频、三维场景甚至是混合现实场景。3、提出了一种保结构的无符号方向场的估计方法。该方法基于移动最小二乘法计算输入的无符号方向场的高阶局部逼近,在光滑方向场的同时不会过度模糊图像结构特征,可在任意尺度下保持连续。实验结果表明,该各向同性的线性逼近方法比低级方法(即结构张量)能更好地保持图像结构,且可显著提高稳定性,在精确性和光滑性之间获得最佳的平衡。该方法易于在CPU和GPU上实现,计算量较小,可望在图形学应用中得到更多的推广。4、提出了一种通过图像结构分析提高图像和视频风格化质量的方法。该方法通过无符号方向场的估计改进图像风格化的空间连续性,并且利用线特征的轮廓分析改进视频中线提取的时间连续性。线特征的轮廓分析主要通过沿着方向场的一维拟合来区分突出的特征和平滑的特征。分析得到的轮廓信息可用于控制方向、大小和不透明度等绘制参数,从而产生丰富的线绘制风格。本文重点介绍图像结构分析方法,并将详细讨论如何通过改进的图像结构提高增强现实和图像、视频风格化算法的质量。虽然各自独立成章,但相辅相成、逐层深入。最后一章总结全文,并讨论未来的研究方向。