计算机辅助文物复原的关键技术与系统研究

"本文主要探讨了人工智能在计算机辅助文物复原中的关键技术和应用，特别是在数字考古领域的进展。文章深入研究了文物碎片的建模方法，空间曲线和曲面的描述及匹配策略，以及曲面拼接的技术。作者还开发了一个计算机辅助文物复原系统，提升了文物修复的效率和准确性。" 在人工智能和机器学习的领域中，计算机辅助文物复原是一项创新技术，它结合了信息技术和传统考古学，以数字方式恢复和保护文化遗产。这项技术的核心在于对文物碎片的精确建模和复原。 首先，文章建立了文物碎片的三种模型：实体模型、表面数据模型和曲面模型。这些模型是复原的基础，能够帮助研究人员从不同角度理解和重构文物。实体模型关注物体的三维几何形状，表面数据模型则侧重于物体表面的属性，而曲面模型则用于描述更复杂的形状和结构。 其次，文章探讨了空间曲线的表达和描述，提出使用矩和傅里叶描述符来描述空间曲线，这是一种有效的数学方法，可以更好地捕捉曲线的特性。同时，为了应对实际文物碎片的不完整性，文章提出了空间曲线的不完全匹配方法，这对于碎片匹配至关重要。 接着，文章转向空间曲面的处理，利用不变矩来描述曲面，这有助于保持曲面的关键特征。通过特征曲线匹配，特别是边界曲线，可以实现曲面间的精确配对。对于空间网格曲面，作者还提出了一种边界提取方法，进一步优化了匹配过程。 此外，文章讨论了曲面拼接的问题，提出了两种拼接策略，并利用局部坐标系变换快速计算拼接矩阵。这种方法解决了实际操作中的复杂性，确保了拼接的精度。 最后，作者开发了一个计算机辅助文物复原系统，该系统能够实现虚拟文物的复原，包括快速、准确的碎片匹配功能，从而提高了文物修复工作的效率。这一系统的应用，对于保护和研究文化遗产具有重要的实用价值。 这篇论文深入研究了人工智能和机器学习在文物复原中的关键技术，不仅提供了理论框架，还展示了实际应用的可能，为数字考古领域带来了新的工具和方法。