在生物学、考古研究、事故分析、医学手术、自动装配等工作中经常需要把大量的物体碎片拼接成一个或多个完整物体。在很多情况下，拼接之前对物体的形状和个数都无法预测，甚至有的碎片已经丢失，这更是给复原工作带来极大的困难。如果手工完成这些工作，不仅费时、费力，而且需要极大的耐心，甚至会损坏样品。上世纪九十年代以前这一方面的研究比较缓慢，直到进入21世纪才受到国内外研究学者的重视，成为一个热点研究的领域，这主要是因为计算机性能的大幅度提高以及存储设备容量的成倍增加使得大量图形数据的处理成为可能，数字获取设备如数码相机、扫描仪的日益普及使得图像数据的采集变得十分方便，另外数字技术也在各行各业广泛应用，基于以上几点，碎片自动复原系统的实用基础得到了保证。　　本文主要针对基于轮廓曲线匹配的平面物体的拼接和复原问题开展了研究，主要工作体现在以下几个方面：　　应用了基于遗传算法的轮廓曲线多边形表示算法。首先对数字曲线进行了简单的数据压缩，然后通过该曲线上的点列的二进制编码来定义数字曲线的染色体，目标适应函数为给定曲线和逼近多边形之间的均方差，构造了解决该问题的选择、交叉、变异三个算子。经过多代的进化，所得最优染色体中基因值为1的基因对应数字曲线的分界点。实验结果表明这一方法能够得到精确的逼近结果。　　以逼近多边形的分界点作为B-样条拟合的控制点，给出了物体碎片的轮廓线的B-样条曲线,得到平面曲线的数学模型。在弧长参数化下，曲率是空间曲线在旋转和平移下的不变量，且具有局部性和稳定性，因此将其选择为特征集。通过计算分段曲线的曲率序列，应用动态时间规划的LCS算法可以得到最匹配的两个曲率子序列，进而得到拼接的连接点