壁畫圖像數(shù)字化處理和形狀匹配方法

　　我國(guó)歷史悠久，在歷史長(zhǎng)河中誕生了大量的文化遺產(chǎn)，尤其以壁畫為主，壁畫能夠真實(shí)展現(xiàn)我國(guó)不同時(shí)期的文化，因此對(duì)壁畫的保護(hù)和分析對(duì)了解我國(guó)歷史具有主要的研究?jī)r(jià)值，尤其敦煌壁畫，是我國(guó)和世界聞名的珍貴歷史文化遺產(chǎn)之一中，因此，如何保護(hù)敦煌壁畫以供世人觀賞，是學(xué)者們研究的重點(diǎn)。計(jì)算機(jī)科學(xué)的迅速發(fā)展，為解決這些問(wèn)題提供了新的方法和途徑。而對(duì)于文化遺產(chǎn)數(shù)字化分析中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題就是對(duì)壁畫特征的提取和通過(guò)提取的特征能夠匹配出原始的圖像特征，因此進(jìn)行壁畫等文化遺產(chǎn)數(shù)字化形狀匹配技術(shù)的研究具有重要的研究意義。分?jǐn)?shù)階微積分技術(shù)能夠選擇任意實(shí)數(shù)作為其階數(shù)，形成了連續(xù)階微積分，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)整數(shù)階微積分的功能的進(jìn)一步擴(kuò)展，還能進(jìn)一步應(yīng)用于圖像分析與處理等領(lǐng)域。同時(shí)尺度不變特征變換（Scale　Invariant Feature Transform，SIFT ）算法是一種基于局部特征的特征描述方法，也是到目前為止最有效的局部不變特征描述方法，廣泛地應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)、圖像識(shí)別方面。因此結(jié)合分?jǐn)?shù)階微分方法和SIFT 方法則可實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的輪廓特征進(jìn)行提取和匹配，這樣則可有效實(shí)現(xiàn)不同壁畫信息的數(shù)字化匹配識(shí)別。因此，文中將分?jǐn)?shù)階微積分和SIFT 應(yīng)用到文化遺產(chǎn)數(shù)字化研究當(dāng)中，具有重要的研究意義。