壁画是我国重要的文物资源。但由于年代久远及各种环境因素的破坏,许多壁画出现了不同程度的画面模糊、颜料脱落等问题,严重影响了壁画的永久保存。为了解决这一问题,目前已有很多文物工作者致力于壁画修复的研究,对壁画所使用颜料的识别是其中至关重要的问题之一。传统颜料识别方法对画面有损且效率低下,而多光谱成像技术在颜料识别上具有无损、识别效率和准确率高等优势。本文根据光谱反射率数据的特点,提出了基于改进编辑距离的光谱匹配算法,并将其应用于咸阳某博物馆壁画颜料的识别,在此基础上设计了古壁画颜料智能分析系统。具体工作如下:(1)提出了基于改进编辑距离的光谱匹配算法。传统编辑距离算法在用于光谱匹配时,对幅值过于敏感,匹配精度较低,利用自适应差值阈值替代零阈值作为编辑距离算法的判定条件可以很好地解决这一问题。首先逐点计算样本颜料与待测颜料反射率的差值,形成差值向量,然后利用类别方差法计算差值向量的阈值,统计差值向量中大于阈值的点的数目,即为两条反射率曲线的编辑距离,最后根据编辑距离与数据点总数的比值确定识别结果。实验结果表明,改进算法的匹配精度高于传统编辑距离算法,能够解决传统光谱匹配算法识别同色异谱颜料时准确率低的问题,该方法可以准确识别壁画颜料。(2)设计了古壁画颜料智能分析系统。该系统集成了颜色分类模块、颜料分析模块、输出保存模块以及壁画颜料样本库等,实现了对古壁画中不同颜色区域的自动分类,最终可以对每一类颜色最可能使用的颜料做出判断。该系统对实现壁画的数字化归档起到保护作用,为实现壁画的数字化保存提供颜料信息,并且可以为壁画画面颜色复原提供指导性建议。