文物碎片的分类和拼接是破损文物虚拟修复过程中的核心,也是智慧博物馆数据展示的前提。兵马俑碎片具有体积小、碎片个体相似度大、表面信息缺失、断裂面磨损严重等特点,导致碎片分类准确率低、碎片拼接效果差。本文针对碎片分类和碎片拼接过程中存在的问题,提出了基于特征增强的碎片分类算法和基于多特征自适应融合的碎片拼接算法,主要研究内容包括:(1)基于特征增强的碎片分类算法。在文物碎片分类过程中,由于碎片特征信息缺失严重,导致不同碎片特征相似度大、分类准确率低,间接导致碎片拼接效果差。针对以上问题,本文采用的方法是,首先,对碎片进行特征增强处理,利用局部空间内不同点特征相似的性质,通过多层感知机提取中心点邻域空间特征,将提取的邻域空间特征作为特征增量作用于中心点,实现碎片的特征增强;然后,将Point Conv卷积结构与Alex Net网络模型相结合,实现对文物碎片三维点云模型的高效特征提取和分类操作。实验表明,基于特征增强的碎片分类算法在碎片分类任务中,分类的准确率有所提升。(2)基于多特征自适应融合的碎片拼接算法。在文物碎片拼接过程中,利用单一特征进行匹配难以取得良好的拼接效果,利用多特征进行匹配又会导致匹配过程的时间复杂度高,另外,由于文物碎片特征信息的丢失,导致用于匹配的特征选择困难。针对以上问题,本文采用的方法是,针对文物碎片的断裂面轮廓线提取曲率、挠率、左右弦长等特征组成特征向量,然后利用多层感知机对特征向量进行特征融合和特征压缩,并利用多层感知机的计算结果对碎片进行拼接操作。最后,利用碎片拼接的错误率调整多层感知机的权重。实验表明,基于多特征自适应融合的碎片拼接算法在碎片拼接任务中,拼接的速度和拼接的效果都有所提升。(3)实现了面向破损文物虚拟修复系统。系统中主要包含文物碎片数据的导入导出、文物碎片数据的特征增强与分类、文物碎片的交互式拼接等三个模块,是一个功能相对完备的计算机辅助文物修复系统。