本论文提出一种交互式古代壁画病害标识方法,在使用超像素和稀疏编码进行图像特殊区域快速识别的基础上,使用用户交互技术,提高壁画标识准确率。本论文提出的方法共分为以下几步,第一步:用户框选区域标注病害区域,使用字典训练方法训练全局的目标字典与非目标字典;第二步:使用超像素方法将想要进行目标标识的目标图像进行超像素化;第三步:使用贝叶斯模型对超像素块进行分类得到每个超像素块的分类结果;第四步:如果目标标识结果没有达到理想状态,用户重新框选区域训练本地目标字典或者非目标字典,返回第三步。本方法使用监督式学习产生目标字典,通过交互式学习不同目标特征,可以有效针对不同壁画不同种类的目标,同时通过使用超像素块代替原始像素,大大加快算法识别目标速度。通过实验我们发现:1)用户交互式选择区域训练本地字典,能够提升目标标识准确度。2)本文提出的交互式古代壁画病害标识方法能够减弱算法运行时间与图像像素数的相关性,方法运算时间与图像超像素个数强相关。将基于超像素和稀疏编码的用户交互技术图像区域识别应用到壁画病害识别当中,在保证结果准确率的前提下,理论速度提升103倍,实际速度提升超过200倍。因此本论文提出的方法能够有助于提高壁画不同病害识别的效率,同时提高识别古代壁画病害准确度。