长久以来,文物碎片的修复工作往往耗时费力。在多数情况下,考古出土的碎片根本没有原件图片用来参考。随着数字化扫描设备和可视化技术的发展,碎片扫描、点云处理、数据建模和虚拟拼接等逆向工程技术的应用,将为文物修复提供很大的便利。因此,研究如何利用计算机来辅助文物修复,具有重要的历史和现实意义。本文以一般形状的三维碎片为对象,并基于边界的点云匹配,研究实现碎片较为准确的拼接复原。本文主要的研究内容分为下几个方面:首先,采用基于法向量的边界点提取算法完成了碎片边界的提取。该算法利用PCA算法能够快速估计点云的法向量,并通过法相的夹角判定边界点。针对提取边界点在轮廓走向上散乱无序的情况,采用有向多段线算法将无序的边界点排序输出。其次,在边界序列匹配阶段,本文提出了多尺度匹配策略,将匹配分为粗匹配和精匹配两个阶段。在粗匹配阶段,采用较大的采样尺度对原始边界序列进行采样。求解该尺度下边界序列对应的特征序列,并根据特征情况筛选出关键点和分段点,为精匹配阶段做好数据上的支持。在精匹配阶段,提出一种基于积分不变量的MVM匹配算法,该算法中的积分不变量能够保证特征点计算的精度,并利用MVM算法的特点实现起点和终点的正确匹配。通过实例的比较,本章提出的匹配方法准确性好、匹配位置合理,能够对碎片正确匹配和拼接起到重要的指导作用。最后,针对碎片拼接后存在的问题,通过求解断碎片在裂线处的优化矩阵,使得碎片拼接处的更加光顺。此外,基于本课题组已有的点云处理系统演示了碎片的拼接结果,表明了本文研究的算法和点云处理系统的可行性与有效性。