中国在五千年的历史中创造了丰富的文化成果,取得了非凡的艺术成就。其中壁画最为绚烂多彩,具有极高的艺术价值和重要的历史意义。颜料是壁画艺术表现形式的物质载体,同时也是壁画保护和研究的重要对象。准确地识别颜料是文物保护和修复工作的前提,同时对于我们了解古代绘画的技艺水平、颜料加工工艺、壁画的艺术和历史价值等都具有重要意义。传统的取样分析方法会对珍贵的壁画文物造成不可逆转的损伤,而高光谱技术作为一种快速、无损的颜料识别方法近年来受到广泛关注。目前针对中国古代壁画颜料,还没有一套全面的光谱数据库,并且对颜料识别缺乏系统性的研究。本文通过建立完善的壁画颜料光谱数据库,提出一种适用于不同颜料识别场景的光谱匹配算法,最后开发出一套实用的壁画颜料光谱数据库系统。主要研究成果如下:1.与陕西历史博物馆的专家调研并确定了唐代及唐代以前的28种典型壁画颜料,并以此为依据收集到30种颜料样本。然后使用ASD FieldSpec 3光谱辐射计测量得到粉末和加胶颜料样本在350-2500 nm的反射光谱,使用双利合谱GaiaField成像光谱仪测量得到加胶颜料样本在385-1032 nm的反射光谱,并以此建立包括颜料标准光谱、加胶光谱和成像光谱的颜料光谱库。2.基于颜料光谱库中的的标准光谱,分析每种颜料的光谱特征。通过探究粒径和加胶对颜料光谱的影响以及成像光谱与标准光谱之间的关系得到结论:(1)粒径对颜料光谱的影响只体现在幅值上,曲线形状保持不变;(2)加胶后颜料光谱变化主要体现在短波红外波段胶的吸收作用,可见近红外波段特征依然保留;(3)除白色颜料外,颜料成像光谱的变化主要受“紫边”效应影响,基本特征依然保持。颜料光谱的不变特征为利用颜料标准光谱对不同场景的颜料识别提供了理论依据。3.以颜料标准光谱为参考,对颜料粉末、加胶和成像光谱数据采用7种经典光谱匹配算法进行识别。除了交叉相关光谱匹配(CCSM)和光谱特征拟合(SFF)外,其余算法都能很好识别粉末颜料,CCSM和SFF需要针对颜料选择合适特征光谱范围。但这些算法对加胶和成像颜料的识别精度不高,这是由于待测光谱与标准光谱间的差异性造成的。对于加胶颜料,光谱角度匹配(SAM)、光谱相关系数匹配(SCM)和光谱信息散度匹配(SID)三种算法的整体识别精度为40%左右,高于其他4种方法。对于成像颜料,SAM、SCM和SID也要优于其他方法。其中SCM精度最高,SCM的整体识别精度为33%。加胶颜料剔除短波红外波段和成像颜料剔除“紫边”波段后识别精度均有提高,但黑色和白色颜料不具有光谱特征而无法识别。因此本文提出光谱特征相关匹配(SFCM)算法,综合考虑颜料本身的光谱特征,以颜料标准光谱为参考对其他18种颜料的三类光谱数据取得较好识别结果。其中粉末颜料、加胶颜料和成像颜料的整体识别精度分别为100%、97%和95%,而且一些经典匹配算法无法识别的颜料也能准确识别。4.为了方便文物保护和文物研究人员应用高光谱技术从事壁画颜料分析工作,本文基于Qt C++开发了一套颜料光谱数据库系统。该系统能够对库中所有颜料按照一定的标准,统一进行管理、查询,并提供光谱显示、分析以及匹配等功能。为利用高光谱技术实现快速、无损识别壁画颜料提供有力工具,有助于壁画文物研究和保护技术水平的提高。