壁画作为一种珍贵的文化遗产,在经历数千年的沉淀后普遍存在毁坏破损的现象,其保护工作刻不容缓.利用智能信息处理技术对壁画进行自动分割是壁画数字化保护的一个重要组成部分.针对壁画噪声明显、边缘不清晰的特点,提出了一种融合小波去噪和边缘增强的改进的GrabCut算法新模型.该算法用小波变换对壁画图像进行分解,并采用自适应特征阈值方法去除壁画图像中的噪声,然后融合Sobel算子和Canny算子提取壁画轮廓以增强边缘,在此基础上对壁画图像进行分割.仿真实验通过分割效果和PSNR, Kappa, Error这3个指标来评价本文算法模型,实验结果表明:本文算法相对于对比方法的PSNR值平均提高了7.817, Kappa值平均提高了0.076, Error值降低了0.080,说明本文提出的模型在分割含有噪声、边缘模糊的壁画图像时不仅具有良好的抗噪能力,而且分割效果更好,准确度更高.