楊曉莉

(湖北民族學(xué)院科技學(xué)院，湖北 恩施 445000)

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用于土家織錦顏色的光譜反射率重建系統(tǒng)

楊曉莉

(湖北民族學(xué)院科技學(xué)院，湖北 恩施 445000)

針對具有紋理特征的土家織錦表面顏色復(fù)制，選用標(biāo)準(zhǔn)燈箱作為多光譜獲取系統(tǒng)的光源環(huán)境以降低紋理特征的影響，配以短波段窄帶濾色片來增強(qiáng)藍(lán)紫光波段的光譜信息，進(jìn)行多光譜反射率信息重建來獲得高保真的土家織錦顏色復(fù)制.重建實(shí)驗(yàn)結(jié)果評價(jià)顯示，待測樣本的適應(yīng)度系數(shù)GFC的平均值為99.63%；RMSE的平均值為2.52%；重建結(jié)果的色差ΔE*ab的平均值為1.93個色差.可見所采用的多光譜獲取系統(tǒng)和光譜估計(jì)算法針對有紋理特征的土家織錦顏色的光譜反射率信息的重建具有可行性，能得到滿意的結(jié)果.

光譜反射率；光譜重建；多光譜成像系統(tǒng)；土家織錦；顏色

在彩色圖像顏色復(fù)制過程中，為了克服同色異譜現(xiàn)象，獲得高保真顏色再現(xiàn)，多光譜成像技術(shù)成為了真實(shí)復(fù)制彩色圖像的重要手段.由于物體對光具有選擇性吸收的特性，物表顏色的本質(zhì)特征就是其光譜反射率信息，當(dāng)兩物表的光譜反射率信息相同時，這兩個物體的顏色才是真正意義上不受環(huán)境約束的匹配.多光譜成像技術(shù)就是利用分光元件對目標(biāo)樣品進(jìn)行多通道成像，并同時獲取每個通道的光譜信息，利用光譜重建算法，重建出目標(biāo)物體的較高光譜分辨率的光譜反射率信息.最后，基于光譜信息與色度值之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，獲得任意環(huán)境光源下的顏色復(fù)制和再現(xiàn).

隨著半導(dǎo)體等光學(xué)元件以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，多光譜成像技術(shù)的應(yīng)用也越來越廣泛，常用于藥物學(xué)、環(huán)境科學(xué)、食品工程、農(nóng)業(yè)、文物遺產(chǎn)保護(hù)、藝術(shù)品復(fù)制等領(lǐng)域[1-11].針對不同的研究對象和研究領(lǐng)域，多光譜成像系統(tǒng)和光譜估計(jì)算法都有相應(yīng)的改變，以期獲得最好的光譜重建結(jié)果和高保真的顏色信息.Luo等在研究多光譜成像技術(shù)獲取紡線顏色時發(fā)現(xiàn)，獲取單股紗線時其顏色隨像素的位置變化而變化，為了獲得準(zhǔn)確的顏色信息，提出了4種算法來進(jìn)行優(yōu)化[12].同時，提出了一個半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，得到了從多光譜成像系統(tǒng)采集的紡線顏色信息與分光光度計(jì)采集的紡線顏色信息的轉(zhuǎn)換匹配函數(shù)[13].Toque等利用多光譜成像系統(tǒng)采集圖像，在光譜估計(jì)算法上采用數(shù)碼圖像的RGB值來重建光譜反射率信息，從而識別不同顏色的顏料[14].James等[15]利用多光譜技術(shù)對青花瓷實(shí)現(xiàn)了非接觸式色彩分析和數(shù)字存檔.本文針對具有紋理特性的土家紡織品進(jìn)行多光譜重建工作，以商業(yè)數(shù)碼相機(jī)配以短波段窄帶濾光片搭建多通道光譜圖像獲取系統(tǒng)，并用標(biāo)準(zhǔn)燈箱作為多光譜獲取系統(tǒng)的燈源環(huán)境，利用主成分分析法對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮和特征提取，采用基于多光譜圖像獲取技術(shù)的光譜估計(jì)算法來實(shí)現(xiàn)對土家紡織品顏色的光譜反射率的重建工作.降低專業(yè)系統(tǒng)硬件的昂貴成本的同時，對光源和濾光片有針對性的選擇搭配，保證了對有編織紋理的土家織錦表面顏色多光譜信息采集的順利和高效性，這項(xiàng)工作將有助于實(shí)現(xiàn)文化遺產(chǎn)土家織錦顏色信息的低成本高質(zhì)量的保存和保護(hù)工作.

圖1 土家織錦紡織品樣本色塊Fig.1 Color samples of Tujia brocade

圖2 多光譜成像獲取系統(tǒng)示意圖Fig.2 Multi-spectral imaging system

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 樣品準(zhǔn)備和系統(tǒng)搭建

1.1.1 土家織錦典型顏色樣本 土家織錦是以面紗為經(jīng)，多色的絲紗或者毛線為緯，采用“通經(jīng)暗緯，反面挖花”的手法，在原始的木制織機(jī)上反面挑織而成的民間工藝品，于2006年被列入國家第一批非物質(zhì)文化遺產(chǎn)名錄[16-17].樣本是由有著30余年紡織土家織錦經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)秀傳承人用傳統(tǒng)木織機(jī)，采用“通經(jīng)斷緯”的方式紡織成4 cm×4 cm的土家織錦紡織色塊，如圖1所示，實(shí)驗(yàn)中將對土家織錦紡織品樣本進(jìn)行多光譜反射率復(fù)制.

1.1.2 多光譜獲取系統(tǒng) 多光譜成像獲取系統(tǒng)示意圖如圖2所示.多光譜成像系統(tǒng)主要由Datacolor標(biāo)準(zhǔn)對色燈箱，濾色片，數(shù)碼相機(jī)和控制軟件組成，采集樣品數(shù)據(jù)的周圍環(huán)境為暗室.選用商業(yè)數(shù)碼相機(jī)是為了能夠使系統(tǒng)更廣泛的應(yīng)用和滿足更大眾的需求環(huán)境.本實(shí)驗(yàn)中采用的濾色片為420 nm，半峰全寬在10 nm左右的窄帶濾光片，其目的是為了獲取增強(qiáng)藍(lán)紫光短波段的光譜信息，彌補(bǔ)相機(jī)在藍(lán)紫光波段出現(xiàn)的響應(yīng)較差的現(xiàn)象.因?yàn)閷?shí)驗(yàn)中采集的對象為具有表面紋理的紡織品，在標(biāo)準(zhǔn)光源燈箱里面，可以盡量避免光源方向?qū)Σ杉瘶颖緮?shù)據(jù)的影響，選用燈箱的D65光源，色溫為6 500 K左右，樣品與多光譜獲取系統(tǒng)在同一直線上.整個系統(tǒng)連接電腦，通過軟件控制獲取響應(yīng)值進(jìn)行后期光譜數(shù)據(jù)重建分析.

1.2 數(shù)據(jù)定標(biāo)

采用無光澤的白色樣板進(jìn)行定標(biāo).通過調(diào)節(jié)合適的曝光時間使圖像具有較高的信噪比，然后采集白板各通道的光譜圖像，用于光譜反射率重建的校正中，消除數(shù)碼相機(jī)的響應(yīng)特性和濾色片的透過率對采集質(zhì)量的影響.

2 重建估計(jì)算法

2.1 光譜重建估計(jì)算法

在特定的光源下，若假定多光譜獲取系統(tǒng)的光電轉(zhuǎn)換函數(shù)是線性的，則多光譜相機(jī)對某一圖像像素對應(yīng)物體表面的響應(yīng)gk滿足[7,18]:

εk為系統(tǒng)所產(chǎn)生的噪聲，ak(λ)為數(shù)碼相機(jī)各通道的光譜靈敏度，φm(λ)是濾光片的光譜透射比，o(λ)是光路的透射比，r(λ)為目標(biāo)物的光譜反射率，ls是照明體輻射在物體上的光譜功率分布[18].通過多光譜獲取系統(tǒng)采集響應(yīng)值gk來估計(jì)反射率r(λ).

假設(shè)噪聲可忽略不計(jì)，將式(1)寫為矩陣形式：g-QR.

(1)

由此如式(2)，根據(jù)估計(jì)出的Q+來重建待測樣本的光譜反射率信息.

(2)

在光譜重建的過程中，采用常用的主成分分析法對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，提取特征值[7,18].

2.2 顏色重建估計(jì)算法

3 結(jié)果與討論

本實(shí)驗(yàn)采用以上提出的重建算法和多光譜采集系統(tǒng)對土家織錦紡織樣本色卡的光譜信息和顏色信息進(jìn)行數(shù)據(jù)重建分析.為了降低紋理對顏色的影響，樣本色卡的標(biāo)準(zhǔn)光譜反射率采用日本Minolta2300d型積分球式分光光度計(jì)測出，取400～700nm的波長范圍的數(shù)據(jù)作為后續(xù)分析，每隔10nm采集一個數(shù)據(jù)點(diǎn).色度值均在CIED65光源，CIE1964標(biāo)準(zhǔn)顏色觀察者條件下計(jì)算.實(shí)驗(yàn)中，任選24塊色卡作為訓(xùn)練樣本，剩下的色卡作為光譜重建的待測樣本.

GFC被定義為重建光譜反射率數(shù)據(jù)r′與原始光譜反射率數(shù)據(jù)r之間的余弦角，取值范圍在0～100%之間，當(dāng)GFC≥99.5%時，那么重建結(jié)果就是可以接受的了；當(dāng)GFC≥99.99%時，那么重建結(jié)果就可以達(dá)到比較完美的程度了.

ΔL*為明度差，Δa*為紅綠色品差，Δb*為黃藍(lán)色品差.對色差的感覺值判斷為：在0～0.5個色差范圍內(nèi)，屬于“痕跡”；在0.5～1.5個色差范圍內(nèi)，屬于“輕微”；在1.5～3個色差范圍內(nèi)，屬于“可察覺”；在3.0～6.0范圍內(nèi)，屬于“可識別”；在6.0～12.0個色差范圍內(nèi)，屬于“大”；在12.0以上屬于“非常大”.

如圖3為部分待測樣本色卡的重建光譜曲線與原始光譜曲線的比較圖，依次是表1中樣本的黃色，紅色和綠色的重建光譜，表1為所有6塊待測樣本的重建結(jié)果的光譜評價(jià)和色差評價(jià).

圖3 部分待測樣本的重建光譜比較圖Fig.3 Spectral curve reconstruction for some samples

表1中的第一行為6個待測樣本色卡圖.從表1中可以看到，每一色塊重建結(jié)果的GFC值都大于99.5%，說明實(shí)驗(yàn)中的重建結(jié)果是可以接受的，其平均GFC值為99.63%，并且有一部分的色卡的GFC接近于99.9%，趨近于理想狀態(tài)；RMSE在2%～3%之間，其平均誤差為2.52%；每一塊重建結(jié)果的色差值都小于3個色差，其平均值為1.93個色差，在“輕微”至“可察覺”的感覺值.其評價(jià)結(jié)果與已有研究結(jié)果相比屬于可接受的誤差范圍；說明多光譜成像獲取系統(tǒng)對具有紋理影響的紡織品顏色的復(fù)制是可行的.

表1 待測樣本色卡的光譜和色差評價(jià)結(jié)果

4 結(jié)論

從多光譜獲取系統(tǒng)重建土家織錦紡織品樣本色卡的光譜和顏色信息的評價(jià)結(jié)果分析可見重建結(jié)果是可接受的，其待測樣本的GFC系數(shù)的平均值為99.63%，大于99.5%，在重建結(jié)果可接受范圍內(nèi)；RMSE的平均誤差為2.52%，色差的平均值為1.93個色差，部分樣本重建色差小于1.5個色差，其結(jié)果屬于輕微感知到可察覺感知的過渡感知范圍.紡織品表面具有編織技法所帶來的不同紋理，其對顏色的影響是不能忽略的，從評價(jià)結(jié)果可見利用標(biāo)準(zhǔn)燈箱作為光源的多光譜重建系統(tǒng)配以短波段窄帶濾色片獲得的具有紋理影響的土家織錦顏色的光譜重建，達(dá)到了復(fù)制的要求，說明此系統(tǒng)和算法對具有紋理的物表樣本的顏色光譜重建是可行的.當(dāng)然，針對紋理特征的影響，實(shí)驗(yàn)和算法還有不足之處影響著重建結(jié)果的精確度，在接下來的研究工作中，將針對紋理特征影響的光譜重建系統(tǒng)和算法做進(jìn)一步改進(jìn)，提高針對具有紋理表面的顏色光譜重建精度.

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責(zé)任編輯：時 凌

Spectral Reflectance Reconstruction System for Tujia Brocade Color

YANG Xiaoli

(Science and Technology College of Hubei University for Nationalities, Enshi 445000,China)

spectral reflectance;spectral reconstruction;multi-spectral imaging technology;Tujia brocade;color

2016-07-16.

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11465007)；湖北民族學(xué)院科技學(xué)院校級科研項(xiàng)目(KY201421)；湖北民族學(xué)院科技學(xué)院校級教研項(xiàng)目(KJY201402).

楊曉莉(1982- )，女(土家族)，博士生，講師，主要從事多光譜技術(shù)與顏色科學(xué)研究.

1008-8423(2016)03-0261-04

10.13501/j.cnki.42-1569/n.2016.09.005

O432.3；O433.5

A