亞美尼亞手稿因其獨(dú)特的藝術(shù)性享譽(yù)于世，對(duì)其裝飾顏料的研究能夠幫助制定保護(hù)修復(fù)方案、研究顏料制作歷史、貿(mào)易路線和文化交流等等。拉曼光譜是常用的顏料分析手段，但其光斑較小，不適用于大面積顏料區(qū)域的分析。高光譜是一種反射光譜，能夠快速掃描大面積區(qū)域，對(duì)于大面積顏料的識(shí)別有潛在的優(yōu)勢(shì)。

分析儀器：

高光譜：VNIR1003B-10147型高光譜，光譜采集范圍380～1 000 nm，光譜分辨率0.64 nm。采用線掃描，每行1 600像素。光源為由Techniquip 21DC控制的鹵素?zé)簟?/p>

拉曼光譜：自行研發(fā)的專(zhuān)門(mén)用于文物顏料分析的拉曼光譜儀，可以原位分析較大尺寸的手稿。激光光源632.8 nm，光譜范圍91～2 577 cm-1，光斑大小約30 μm。

樣品與分析流程：

牛津大學(xué)博德萊恩圖書(shū)館藏的六份亞美尼亞手稿。

以拉曼光譜的顏料分析結(jié)果為基礎(chǔ)，比較5個(gè)不同高光譜數(shù)據(jù)庫(kù)和使用SAM(光譜角分類(lèi))、SFF(光譜特征擬合)以及BE(二進(jìn)制編碼)3種不同算法的高光譜顏料分析結(jié)果。

數(shù)據(jù)庫(kù)：

數(shù)據(jù)庫(kù)1的數(shù)據(jù)采集于繪制在與18世紀(jì)藝術(shù)家所使用的相似紙張、并且可能用于亞美尼亞手稿上的40種Kremer顏料；數(shù)據(jù)庫(kù)2的數(shù)據(jù)采集于手稿樣品之一MS Arm g4上的18種顏料；數(shù)據(jù)庫(kù)3的為數(shù)據(jù)庫(kù)1、2的合集；數(shù)據(jù)庫(kù)4的數(shù)據(jù)來(lái)自于網(wǎng)上公開(kāi)發(fā)表的反射光譜數(shù)據(jù)共55種；數(shù)據(jù)庫(kù)5的數(shù)據(jù)選自于數(shù)據(jù)庫(kù)4中可能用于亞美尼亞手稿上的顏料11種。

結(jié)果與討論：

使用剪裁波長(zhǎng)范圍可將高光譜識(shí)別的精度提高38%～54%。在剪裁波長(zhǎng)情況下，結(jié)果最優(yōu)的算法是BE法(67%的成功率)。如果使用默認(rèn)波長(zhǎng)設(shè)置，SAM是最差的算法(9%成功)?？傮w來(lái)說(shuō)，成功率最好的是使用數(shù)據(jù)庫(kù)2、剪裁波長(zhǎng)范圍和BE算法(93%成功率)，最低的是使用數(shù)據(jù)庫(kù)1、SAM算法和默認(rèn)波長(zhǎng)范圍(9%)。在大多數(shù)情況下，SFF算法的成功率高于SAM算法，并且在默認(rèn)波長(zhǎng)設(shè)置下的成功率基本也是最高的。

高光譜在顏料分析中有很大的應(yīng)用潛力，數(shù)據(jù)庫(kù)是影響匹配率的重要因素之一，使用與文物更相似、更集中的顏料所組成的數(shù)據(jù)庫(kù)能提高匹配結(jié)果。建議將高光譜與其他分析技術(shù)如拉曼光譜、XRF等結(jié)合使用。此外，高光譜的SFF算法值得更多關(guān)注，盡管目前SAM是使用較多的算法。