图像低多边形渲染是把输入图像用有限的三角形进行分割,取输入图像相应位置的颜色填充每个三角形的一种渲染技术,可以产生简约、抽象、棱角分明等艺术风格效果。由于图像具有复杂的结构特征和丰富的颜色变化,现有的渲染方法无法很好的平衡保持图像细节特征与突出低多边形风格之间的关系,且缺乏降低视频低多边形渲染时抖动的有效方案。为解决上述问题,提高图像和视频低多边形风格化的质量,本文围绕如何在突出低多边形艺术风格的同时,使用有限的三角形尽可能保持图像的结构特征和颜色信息,以及如何降低视频低多边形渲染后的抖动展开研究。提出一种基于图像边缘特征的超像素分割算法。该算法在像素聚类时的距离函数中添加边缘特征项以及紧凑性项,边缘特征项用于惩罚跨越对象边界的超像素,约束其只属于单个对象,紧凑性项通过对形状的约束来增强超像素的规则性。在像素聚类过程中,根据距离函数值渐进地修正像素标签和聚类中心的位置,进而生成覆盖整个输入图像的超像素分割。实验结果表明,本文方法生成的超像素分割能够较好地贴合对象边缘,与对象边界保持一致,且因紧凑性项的约束使得超像素块的形状更加规则紧凑。提出基于超像素分割的图像和视频的低多边形渲染方法。对于图像低多边形渲染,结合边缘特征与超像素分割信息,提取相邻超像素交点以及对特征边和超像素边界的差集的均匀采样点,将这些点作为网格顶点并执行Delaunay三角剖分生成初始三角网格。采用保持特征边的QEM(Quadric Error Metrics)算法调整网格顶点分布来简化初始网格生成最终三角网格,对最终网格填充颜色得到具有低多边形风格的图像。实验结果表明,该方法能够有效保持原图像丰富的细节特征,减少着色后的锯齿状伪影,且渲染结果的低多边形风格化效果明显。在图像渲染的基础上,利用时间一致性超像素跨帧跟踪一个对象的相同部分,建立视频帧之间的关联,将图像风格化方法扩展到视频,实现视频全局或视频中移动对象的局部风格化效果。时间一致性超像素跨帧跟踪,降低了视频渲染后的抖动。基于视频中移动对象的分割采样网格顶点,获得视频局部风格化效果。实验结果表明,该方法能够降低视频渲染结果的抖动,生成具有较好视觉效果的低多边形风格视频。