多媒体包括文字、图像、图形、音频、视频等多种媒体形式。多媒体处理技术相应的涵盖了以上各种媒体形式及其集合的相关处理技术。本报告主要汇报四个多媒体处理技术,包括两个图像处理方面的技术,一个视频处理方面的技术,和一个图形处理方面的技术。另外博士后期间在导师指导下做的有关视频检索方面的工作接近完成,在报告的最后简单汇报。　　 照片是最常见的一种位图形式,非常容易获取,因而是一种有非常广泛的传播和应用的媒体形式。本报告中的两个图像处理方面的技术都是针对照片的。　　 第一个技术是提高图像的构图。我们提出了一种可以自动检测主体干扰的方法。该方法结合了主体检测以及基于人的视觉注视特征的自底向上的注视点检测技术。对于单一人像照片,本方法可以快速的、全自动的进行干扰检测和构图推荐。实验结果表明,该方法产生的结果接近专业摄影师的建议,在相机固件发展及指导用户构图方面有着应用前景。　　 第二个技术是结合近红外闪光灯拍摄的照片对低光度条件下拍摄的可见光照片进行降噪和细节增强,为此我们建了一个可同时拍摄近红外与可见光照片的拍摄系统。实验结果表明我们的新方法比以前的图像降噪和细节增强方法效果更好。　　 视频风格化是一类常见的多媒体处理技术。我们提出了一种基于快速纹理传播的新方法将一幅图像的风格传播给一段视频,如把一幅卡通画的卡通风格传播到一段普通拍摄的视频中。该方法可成功减少风格传播中常见的闪烁、污点、及拖影问题。　　 当前的计算机图形应用中,比如变形,所使用的模型通常是高精度的。为了避免繁重的计算开销,高精度模型经常通过一个简化的结构来控制。该简化结构包着高精度模型,被称作“控制笼”。然而,目前控制笼主要是通过手动的方式来构造,非常耗时耗力。本报告中将介绍一种自动构造控制笼的方法,可为二维多边形和三维三角网格自动生成控制笼。通过本方法,用户只需根据应用指定一个控制笼的顶点数参数,即可构造出相应的包住输入模型的全部或局部的控制笼。通过控制笼,用户可以更加直观地和高效的控制高精度模型。