兵马俑、文物青花瓷距今历史年代久远,发掘出土的兵马俑碎片数量繁多,形状较复杂,而青花瓷碎片数量较少,结构表现简单,根据这两种研究对象所具有的不同特质,本文分别以三维和二维的角度对其进行研究实践。针对三维配准阶段易出现关键特征信息提取不足,有效信息丢失问题,根据现有深度网络配准瓶颈,实现碎块间的精确配准为目标加以研究;针对青花瓷碎片拼接后重叠区域易出现伪影现象,非重叠区域出现内容失真问题,基于现有深度网络拼接方法,实现图像精准拼接,主要工作如下:（1）针对三维配准提取特征阶段出现的关键信息提取不足问题,提出一种基于双重注意力机制的深度高斯混合秦俑点云配准方法。利用双重注意力机制,即空间注意力机制与通道注意力机制在特征数据提取阶段自动赋予输入的点云权重,从而获得关键有效特征,再通过点与高斯混合模型中的隐概率关系设计对应关系矩阵,通过两个参数单元计算块估算对应参数,并恢复最优变换,最后达到精确配准。实验结果表明所提方法具有较高的配准精度与较好的鲁棒性。（2）针对三维配准提取特征阶段存在数据主分布方向上关键特征提取不足,冗余无用特征多从而导致耗时长这一问题,提出一种基于PCA最小化特征度量映射的秦俑点云配准方法。在主网络Point Net特征提取阶段中利用PCA将高维数据空间降维映射到低维数据空间,选取前K个重要特征,再通过最小化特征差异性估计出转换矩阵,得到最终配准结果。实验结果表明所提方法具有较高的配准效率与较好的稳健性。（3）针对青花瓷碎片图像拼接后重叠区域出现伪影和非重叠区域出现内容失真问题,提出一种基于UNet++消除重影的青花瓷碎片拼接方法。整个拼接过程分为三个阶段,第一阶段用于全局单应性矩阵估计,第二阶段得到一个粗拼接结果,以粗拼接结果的轮廓信息作为先验条件,在第三阶段利用UNet++网络对粗对齐图像实现内容较正,得到最终的精确拼接结果。实验结果表明本文所提方法不仅消除了拼接处重叠区域重影,而且通过评价指标得出在降低内容失真的基础上一定程度也提高了图像拼接质量。（4）设计一种文物青花瓷图像拼接系统。该系统主要分为五大模块,分别是数据载入、图像灰度化、图像粗拼接、拼接轮廓展示与图像精确拼接模块,各个模块之间遵循低耦合准则,通过调用相关方法将图像运行结果以界面形式展示,最终可实现青花瓷碎片由粗到细图像精确拼接,不仅验证了上一章节方法的有效性,而且表明计算机指导文物碎片进行虚拟拼接发挥着重要作用。