壁画,又称为墙壁上的艺术,是中国古代文化的瑰宝,也是人类历史上最早的绘画形式之一。壁画之中蕴藏着丰富的历史、人文、艺术信息,具有重要的研究价值。在壁画的信息化保护过程中,一个重要的环节是获取高分辨率的全景壁画图像。针对壁画图像的拼接算法开展研究工作,对于壁画以及其他古籍文物的保护具有重要意义。在图像拼接算法中,图像匹配是其中的关键步骤之一。图像匹配算法的优劣直接决定着图像拼接的效果。在众多图像匹配算法中,SIFT算法由于其鲁棒性而被普遍应用,但其在算法的效率上表现不理想。针对古壁画图像局部特征丰富且多有裂痕的特点,结合Harris角点提取算法运算简单、算法高效的优势,本文提出了一种基于局部不变特征提取的壁画图像拼接算法。论文工作主要包括以下两个方面:(1)提出了一种基于Harris-SIFT的壁画图像匹配算法。为了提高SIFT算法的时间效率,算法利用Harris角点提取算法在壁画图像上提取局部极值点,并生成结构优化降维后的SIFT描述符,在此基础之上实现图像间的匹配。实验结果表明,与传统SIFT算法相比,本文算法能够在保证匹配稳定性的同时,提高算法的效率。(2)提出了一种基于局部不变特征提取的壁画图像拼接算法。针对壁画图像局部特征丰富、且多有裂痕的特点,引入局部代替整体的思想,利用半自动的裂痕提取算法,将提取到的包含裂痕的局部图像作为完整图像的局部特征,并根据此局部图像进行图像匹配得到局部图像的变换矩阵,将此变换矩阵作为完整图像的变换矩阵,最终实现壁画图像的拼接。实验结果表明,本文算法是可行的,具有鲁棒性。