随着科技的高速发展,智能手机的大规模普及以及移动终端硬件性能的提高,博物馆的展示有了焕然一新的体验方式。图像处理技术在新体验方式中的应用成为了一个研究热点,比如如何更生动、形象的向用户展示文物的信息,如何将图像识别技术更好的应用在AR技术这个领域,当用户使用自己手中的移动设备对着文物扫一扫时,其相关信息能迅速并准确无误的展现在用户眼前等等。本文实现了一个基于边缘检测的文物识别系统,在检测到图像主体文物的边缘后,利用Open CV中的函数划定主体轮廓,提取文物主体进行Harris角点检测进行特征提取,计算Hausdorff距离进行相似度度量完成对文物的分类识别。本文的主要研究内容如下:(1)边缘检测算法。通过采用改进的Canny边缘检测算子对采集到的图像进行文物主体检测,通过分割提取到文物主体的图像。改进后的Canny算法不仅能够很好的提取文物的边缘曲线,而且对文物的边缘细节起到了一定的保护作用。(2)特征提取。在特征提取阶段,选用Harris角点检测算法对采集到的图像中文物主体目标进行角点样本数据集的获取,形成Harris角点特征。(3)文物识别。将已检测的文物角点数据点集作为分类的模板。在识别时待检测的文物同样进行Harris角点检测形成待检测数据点集,利用衡量特征集之间的相似性的Hausdorff距离来完成文物分类。采用本文算法得到7种类型的文物总体识别率达到为85%。(4)在上述工作的基础上,设计并实现了一种基于边缘检测的文物识别系统。利用手动添加照片或者直接调取摄像头采集文物图像,对不同文物进行边缘检测和Harris角点检测。