文物是人类几千年来文明发展历史的遗存，它珍贵的研究价值和不可再生性迫切地要求文物保护工作长期持续地进展下去。但是，文物不光可能遭受到人为的侵害，也受到自然风化或其他一些自然灾害的威胁，甚至保存在博物馆内的文物也不能免除受周围气体的影响。文物数字化获取就是将目前存在的实体文物通过各种手段变成计算机中的资料形式，从而能够永久地保存。其中，三维扫描是文物数字化的最主要的手段。但是，长期以来，三维扫描的关键技术主要掌握在国外同行手中，设备价格昂贵，导致我国文物数字化获取的成本非常高。这样，开发一套低价、高精度的三维扫描设备就是制约我国文物数字化获取的关键因素。本文作为基于编码结构光三维扫描系统的一个后期处理部分，旨在为开发的原型系统提供一个后期的深度图像配准、拼合的处理环境。 本文对基于编码结构光的三维扫描系统的特点以及本系统所面向的文物特征进行了分析，并分析总结了目前国内外通常所采用的深度图像配准方法。在这基础上形成了本系统中所采用的三步配准流程。最后，针对实际建模中应用所遇到的问题形成了一个新的全局配准算法。 虽然目前的最普遍采用的ICP算法也能够用于本系统中的深度图像拼接，但是它的收敛速度以及每个迭代中所要计算的对应点是算法的瓶颈所在，在用于大数据量的结构光系统所获取的深度图像配准时严重地影响了效率。而另一方面，基于平方距离函数的方法将这个大量的计算放在预处理步骤中，而每一次的迭代中只要根据参数计算一个函数值即可。但是，该算法同样具有缺点，正因为它选择了省略每次计算对应点，它的平方距离函数的函数值也就只能通过拟合得到。这在配准的后期就会影响到算法的精度。正是因为这个原因，本文提出了一个三步的配准流程，每个阶段针对不同的目标来改进算法。 在讨论了具体的算法后，本文还从收敛特性和成功初始配置(SIC)方面比较了本文的算法和目前主流的ICP算法，得到了比较好的结果。当然，目前的研究中也还存在一些不完善的地方，还需要更进一步的改进和更深入的研究。