我国拥有大量的文物,包括壁画、书画等,它们作为中国的传统文物,可以记载古人的精神文化生活和重要的历史事件。其中,最能直观的了解文物所承载信息的当属文字。中华文明源远流长,早在旧石器时,就发现有文字的存在,从古代甲骨文到现代简体字,文字一直是人类记录事件和表达情绪的重要符号。古人留给我们众多珍贵文物,且大都会用文字加以描述和修饰,探索文字的信息能更好的还原真实历史,了解不同时期文化。然而,由于自然和人为因素影响,一些文物表面出现了褪色,影响外观,导致文字难以辨认。因此,在文物保护工作中提取文字信息尤为重要。传统方式多为人眼辨别,依赖文物工作者的经验,但褪色的文字依靠人眼难以辨别。所以,需要利用现代科学技术辅助提取文物中褪色或者隐藏的文字信息。高光谱技术具有非接触、“图谱合一”、光谱范围广等特点,能够对文物进行更深层次的数据留存与分析,利用高光谱独特的优势,可以捕捉到人眼观察不到的信息,对于文字提取和解读具有重要意义。本文研究数据为采集的国画、石刻以及墓葬底部的高光谱数据,三处文物均受到了不同程度的损伤,导致文物表面的信息难以辨识,在进行数据预处理后,对其中的褪色信息进行提取,再利用卷积神经网络进行文字识别,为文字辨识工作提供参考。具体研究工作如下:(1)构建黑色字迹增强指数进行文字提取。选取字迹和背景不同位置的光谱,建立均值光谱曲线,统计其光谱特征,选取蓝色波段和近红外波段作为敏感波段,构建了三个黑色字迹增强指数,并与常用的高光谱特征提取方法进行对比。然后,利用密度分割确定字迹区域和背景区域的最佳阈值,得到字迹提取图。最后,以三幅褪色图像为例进行实验验证。结果表明,基于字迹增强指数的提取方法能够有效增强褪色文字信息,且在三幅褪色程度不同的文字数据上均取得了较好的效果,具有一定普适性,为文物的褪色文字信息提取提供了科学手段。(2)利用卷积神经网络进行文物的文字识别。将文字识别看作文字多分类任务,根据LeNet-5卷积神经网络的结构和特点,在结合实验数据集和实验环境的基础上,对网络结构和参数进行调整,实现网络搭建,并进行训练。最后,将搭建好的卷积神经网络应用于真实文物数据,得到文字的识别结果,正确率为70.8%,并进行讨论与分析。结果表明,采用卷积神经网络进行文物褪色文字识别是有效的。