文物被深埋于地底下上千年,出土时碎片数量多且受到不同程度的损坏,为文物修复工作带来了很大的难度。文物数字化虚拟复原技术是目前文化遗产数字化保护领域研究的热点,现有的虚拟复原方法主要通过提取断裂面的多种特征完成碎片拼接。由于碎片的断裂面存在不同程度的损坏,单一的断裂面匹配方法已经不能取得很好的匹配效果,且存在匹配情况复杂,匹配精度不高等问题。针对这些问题,本文根据文物碎片不同的断裂面提出两种匹配方法。本文研究的内容如下:(1)对于具有完整断裂面信息的文物碎片,针对传统的曲面特征点对匹配方法存在匹配情况复杂、多组点对之间的伪匹配问题,提出一种基于显著权重特征点的断裂面匹配方法。首先以曲面上点的积分不变量构建初始特征点集合,并定义特征点权重,结合哈夫曼树的性质对碎片断裂曲面进行全局相似性度量,筛选出一些整体相似的碎片;然后,以哈夫曼树为基础构建特征点的显著权重下降序列集,通过判断特征点局部区域相似性筛选出潜在的匹配序列集;最后,结合特征点的距离一致性和凹凸互补性完成匹配。实验结果表明,该方法对于断裂面缺损较小的文物碎片,可以取得比较好的匹配结果。(2)对于断裂面几何特征缺失严重的碎片,采用断裂轮廓线上多种特征进行匹配。传统基于多特征融合匹配方法中,没有充分考虑各个特征间的相互联系,无法有效为各特征分配权重贡献值,导致匹配精度不高等问题。本文提出一种基于特征度量项约束的断裂轮廓匹配方法,首先对点云模型进行网格化,并进行断裂面的边缘轮廓线提取,构建轮廓特征点集的多特征矢量,引入分解因子机模型表示各特征匹配度量项之间的约束关系并求解匹配约束函数;然后,提出了一种双向搜索匹配的多碎片匹配流程,能够解决多个碎片的部分匹配和完全匹配问题,提高了匹配的效率;最后通过刚体变换和迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法完成碎片的拼接。实验表明该方法可以提高匹配的精度,减少匹配误差。