中国书法是中国传统文化的艺术瑰宝,是一种独特的视觉艺术,具有很高的研究价值。随着博物馆的数字化转型,采用计算机技术对石刻碑文进行数字化保护需求迫切。但是,古代碑文由于时间跨度较大、人为初期保护意识较差以及自然天气的影响等,存在大量的背景噪声,导致传统的数字化技术难以得到较好的视觉效果。为此,本文针对古代碑文的去噪和识别问题,展开了细致研究。首先介绍了对古代碑文数字化处理的背景与意义,其次分析了图像去噪算法和识别算法的国内外研究现状,最后重点阐述了本文的研究工作:建立了碑文图像数据库;提出了基于多尺度特征融合的碑文图像盲去噪算法;提出了基于无监督分类的碑文识别算法。主要研究内容如下:（1）针对古代碑文数字化研究,目前还未有公开的大规模碑文图像数据集。为此,基于西安碑林博物馆,针对不同的碑文数字化任务制定了相应的数据采集标准,经过多角度的碑文图像数据的采集,并通过细致的数据整理筛选和分类等工作,最终建立了用于碑文图像去噪和碑文图像识别的数据库。该数据库目前已在线公开。（2）针对碑文图像数据量少,图像噪声模式复杂多样等问题,提出碑文图像盲去噪算法框架。首先利用改进的GAN模型（D-GAN）对碑文图像进行数据扩充,D-GAN基于贝叶斯理论联合学习清晰图像和含有噪声图像的分布,进而构造大量与清晰图像成对的具有不同噪声的含噪图像。其次,利用提出的多尺度特征融合的去噪网络模型进行碑文图像去噪,该去噪算法通过对原始数据采用高斯核方式采样为多尺度图像,并利用循环神经网络对不同尺度图像进行特征提取,并对不同尺度下的特征信息进行融合,以增强去噪图像的细节纹理信息,提高去噪性能。最后,针对碑文图像去噪结果中存在部分笔画被去除的情况,利用基于连贯语义注意力机制的图像恢复算法来对去噪后碑文图像进行图像复原,以恢复去噪碑文图像中的文字信息。（3）针对碑文图像数据库中碑帖排版样式不一、篆刻笔迹差异大以及书体各异等情况,导致碑文识别存在难度。为此,提出了基于无监督分类的碑文数字识别方法。该方法包括两个部分:自编码网络和深度谱聚类网络。其中,利用自编码网络学习碑文图像的特征信息;深度谱聚类网络则将这些特征信息嵌入特征空间进行聚类,整个聚类算法使用KL散度进行协同优化。