敦煌研究是目前文物保护研究的热门领域。利用计算机技术,智能学习敦煌壁画,意义重大。本文研究面向高精度敦煌壁画的对象识别方法,研究怎样从一幅高精度壁画中识别各种壁画对象。目的是减轻研究者用肉眼进行识别的劳动强度,并为以后在建立壁画的语义数据库及关联检索时,提供可参考的研究方法。本文概述了对象识别的基本原理和方法,介绍当前应用比较广泛的局部描述子,并将一种具有特征不变性的局部描述子(SIFT)应用到壁画对象的识别中。面向高精度壁画的对象识别研究通过两个层次进行分别研究。首先,从解决高精度图像识别对系统的高要求出发,本文研究了大图像的快速访问,并提出多尺度的大图像存储方式及其浏览工具;然后,根据第一步的大图像多尺度存储方式,选择一定尺度下低分辨率的压缩图,研究基于SIFT的壁画对象识别。本文深入研究基于SIFT的壁画对象识别过程,开发了基于SIFT的壁画对象识别的原型系统。并针对SIFT描述子在壁画对象识别中存在的不足,提出了一种有效的改进方法:在特征描述中加入形状空间,扩展SIFT描述子。