鞏夢婷，張秋佳，杜少飛，詹寧思

(1.四川博物院，四川成都 610072；2.宜賓市博物院，四川宜賓 644000)

0 引 言

近年來，高光譜成像技術(shù)由于其對檢測文物具有無損性、分析面積廣、圖譜合一等特點在文物研究上的應(yīng)用逐漸增多。國內(nèi)多家文博單位或研究機構(gòu)已購買高光譜成像設(shè)備并將其應(yīng)用于文物研究上，也有專門從事遙感數(shù)據(jù)分析或信息技術(shù)處理相關(guān)專業(yè)的學(xué)者投入到此研究領(lǐng)域中，涌現(xiàn)出眾多的學(xué)術(shù)研究成果。以高光譜成像技術(shù)在色彩類文物上的研究應(yīng)用為例，四川博物院的鞏夢婷和馮萍莉采用有效波段為400～1 000 nm的高光譜設(shè)備結(jié)合便攜式XRF對張大千臨摹敦煌壁畫作品上的顏料進行了分類和鑒定[1]。首都博物館武望婷等采用波段為400～1 000 nm的高光譜設(shè)備對館藏清代書畫上顏料進行分類、識別，對書畫上修復(fù)痕跡和蟲蛀位置進行突顯；采用最小噪聲分離、主成分分析等技術(shù)對清代書畫進行圖像增強處理[2-4]。故宮博物院史寧昌等采用波段為400～2 500 nm的高光譜設(shè)備對清代兩幅書畫進行研究，用波段運算和色彩融合等技術(shù)對印章進行提取，用單波段圖像對比發(fā)現(xiàn)畫作上的隱藏信息，用光譜分類技術(shù)對顏料進行分類[5]。北京建筑大學(xué)侯妙樂和呂書強團隊采用波段為400～1 000 nm的高光譜設(shè)備進行顏料分類方法和技術(shù)研究，繪制壁畫脫落病害等[6-8]。中國礦業(yè)大學(xué)周平平采用波段為400～1 000 nm的高光譜設(shè)備用分類線性回歸法對書畫上污漬進行模擬修復(fù)等[9]。成都理工大學(xué)的武鋒強等采用波段為400～1 000 nm，1 300～2 500 nm的高光譜設(shè)備對書畫上的顏料進行識別，并將識別結(jié)果與拉曼測試結(jié)果比對[10-11]。諸如此類研究多體現(xiàn)在對文物顏料的分類識別、文物隱藏信息的提取、文物圖像信息的增強、文物虛擬修復(fù)、文物病害提取等，不勝枚舉。此外，考慮到文物上可能存在混合顏料，還有專門針對混合顏料解混的方法和技術(shù)，提升文物顏料鑒定的適用性和準(zhǔn)確性[12-13]。

本研究基于文物保護修復(fù)工作中遇到的實際問題而開展。宜賓市博物院館藏的一批紙質(zhì)文物上殘留的印記較模糊且局部有脫落，難以辨別，這對文物整體信息的了解和文物價值的認知造成一定困擾。本研究采用高光譜成像技術(shù)對這批書畫文物上的印記進行數(shù)據(jù)采集和分析，對印記的主要成分進行高光譜和拉曼光譜的綜合鑒定，采用最小噪聲分離(Minimum Noise Fraction，MNF)和波段運算(Band Math)提升模糊脫落印記的可識讀性。

1 書畫上的殘留印記

研究樣品為宜賓市博物院藏文物分類號為1574，名為“朱氏族譜”中的四件紙質(zhì)文物，下文將分別用“1號”“2號”“3號”和“4號”表示。這四件文物均為宜賓市博物院征集文物，尚無研究資料可供查詢。四件文物上共計11處印記，印記多存在模糊、脫落和缺失現(xiàn)象。

1.1 印記的RGB圖像

RGB色彩模式是一種常用的顏色標(biāo)準(zhǔn)，通過紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三個顏色通道的變化以及相互之間的疊加得到各式各樣的顏色，這個標(biāo)準(zhǔn)幾乎包括了人類視力所能感知的所有顏色，是目前運用最廣的顏色系統(tǒng)之一。本研究采用數(shù)碼相機記錄了印記形貌的RGB色彩，即肉眼可見的印記。

1)1號族譜紙基無涂布物，左下方有1處印記，較模糊(圖1)。

圖1 1號族譜的RGB色彩圖像(左：全貌；右：印記)

2)2號族譜紙基上有白色涂布物，右側(cè)有4處印記，左下方有1處印記(圖2)。族譜上5處印記、墨跡和天地邊的裝飾花紋顏料均存在脫落和缺失現(xiàn)象。

圖2 2號族譜的RGB色彩圖像(左：全貌；中、右：印記)

3)3號族譜同2號，紙基上均有白色涂布物，左下方有2處印記(圖3)。族譜上印記、墨跡和四周的裝飾花紋顏料均存在脫落、缺失現(xiàn)象。

圖3 3號族譜的RGB色彩圖像(左：全貌；右：印記)

4)4號族譜紙基無涂布，右側(cè)有3處印記，存在模糊和缺失現(xiàn)象(圖4)。4號族譜和2號族譜上部分印記在外觀和內(nèi)容上有相同之處，且4號族譜部分印記較2號清晰，2號族譜部分印記較4號清晰，這對印記內(nèi)容的識別具有互補性。

圖4 4號族譜的RGB色彩圖像(局部)

1.2 顯微鏡下的印記

采用基恩士VHX-1000超景深三維顯微系統(tǒng)對書畫上印記的殘留、附著情況和有涂布的紙基進行觀察。紙基上無涂布物的1號和4號族譜上的印記顏料或與紙張纖維緊密結(jié)合，或已滲入纖維內(nèi)部；另有局部纖維內(nèi)有少量顏料殘留而表面幾無顏料的情況，這可能是書畫在使用過程中因表面摩擦造成的(圖5)。紙基上有涂布物的2號和3號族譜上的印記多附著在涂布物上，顏料易因摩擦而脫落(圖6)。

圖5 印記微觀形貌

圖6 涂布紙基及殘留印記微觀形貌

2 高光譜成像技術(shù)對殘留印記的分析

2.1 數(shù)據(jù)采集及校正

采用THEMIS NUVNIR-350高光譜成像設(shè)備采集數(shù)據(jù)，該設(shè)備為推掃式高光譜成像儀，光譜范圍為350～1 000 nm，光譜分辨率為1.5 nm，空間分辨率為2 560×1 050，相機光圈范圍為2.8～22，采集光源為鹵素?zé)?。根?jù)高光譜數(shù)據(jù)采集工作經(jīng)驗，高光譜相機光圈值的設(shè)定對圖像質(zhì)量、寬波段范圍內(nèi)圖像的清晰度和數(shù)據(jù)采集時間均有影響，但不會造成物質(zhì)光譜曲線的變化。采集數(shù)據(jù)時將相機光圈值設(shè)為5.6～8，既可改善光圈為2.8所采集圖像的虛焦情況，提高數(shù)據(jù)在寬波段范圍的清晰度，同時可保證圖像的質(zhì)量滿足研究需求。

采集的高光譜數(shù)據(jù)首先需要進行光譜反射率和暗電流(主要指儀器自身產(chǎn)生的噪聲)校正及去噪處理；其次，考慮到所用儀器在短波處的光譜信息響應(yīng)較差，需對數(shù)據(jù)光譜維進行裁切，裁切后所得數(shù)據(jù)的波段范圍是450～1 000 nm。

2.2 印記光譜的采集及識別

2.2.1印記光譜的采集 將高光譜圖像上清晰可辨且較為集中的印記區(qū)域設(shè)為感興趣區(qū)，獲取其光譜數(shù)據(jù)作為該印記的反射光譜曲線。圖7有11處印記的反射光譜曲線，圖例“X-Y”代表X號(X=1，2，3，4)族譜上第Y個印記。從圖中可以看出，這些印記的反射光譜曲線形狀基本一致，均呈S形走勢，其反射率在570～620 nm陡增，隨后緩慢增加并趨于平穩(wěn)，其主要成分應(yīng)為同一種顏料。

2.2.2印記光譜的識別 采用ENVI軟件中的波譜分析工具識別未知光譜曲線。波譜分析工具使用光譜角填圖(Spectral Angle Mapper，SAM)、二進制編碼(Binary Encoding，BE)和波譜特征擬合(Spectral Feature Fitting，SFF)這三種常見的高光譜分類識別方法對未知光譜和標(biāo)準(zhǔn)顏料光譜數(shù)據(jù)庫中的物質(zhì)光譜進行匹配，輸出一個總體的匹配度得分，得分越高，匹配度越高，可據(jù)此識別未知光譜。SAM是將N個波段的光譜看做N維光譜向量，通過計算其與參考光譜之間的夾角判定兩個光譜的相似度，夾角越小，說明越相似。SFF是基于光譜吸收特征使用最小二乘法對比未知光譜與參考光譜的匹配。BE是根據(jù)波段是低于光譜平均值，還是高于光譜平均值，將未知光譜和參考光譜編碼為0和1。標(biāo)準(zhǔn)顏料光譜數(shù)據(jù)庫是以金碧齋和姜思序堂產(chǎn)顏料為樣品(顏料的物質(zhì)組成經(jīng)過XRD分析檢驗)，將粉末顏料兌以適量明膠、將含膠顏料溶解后涂刷較厚的一層于紙基上采集而得。經(jīng)波譜分析工具計算，印記光譜是朱砂的可能性很高。表1是朱砂光譜與11處印記光譜的匹配度得分，圖7對比了朱砂光譜曲線和11處印記的光譜曲線，其曲線特征基本一致。

圖7 11處印記和朱砂的反射光譜曲線

表1 朱砂光譜與11處印記光譜的匹配度得分

采用激光拉曼光譜儀對4號族譜上第三處印記進行測試，其拉曼特征峰與朱砂顏料特征峰匹配(圖8)，驗證了高光譜對印記識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。

圖8 4-3印記和標(biāo)準(zhǔn)朱砂顏料拉曼光譜譜圖

2.3 印記可識讀性的增強

2.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理 采用ENVI軟件對數(shù)據(jù)進行MNF和波段運算處理。MNF可將一幅多波段圖像的主要信息集中在前面幾個波段中，主要作用是判斷圖像數(shù)據(jù)維數(shù)、分離數(shù)據(jù)中的噪聲，減少后處理中的計算量。高光譜數(shù)據(jù)經(jīng)MNF處理后，波段間是獨立的且不具有光譜維信息。波段運算是對每個像素點對應(yīng)的像素值進行數(shù)學(xué)運算。下文中的高光譜數(shù)據(jù)處理圖像便是MNF波段或MNF波段經(jīng)波段運算后所得的圖像。在波段運算過程中，采用印記反射率低的534 nm波段圖像和印記反射率高的835 nm波段圖像對MNF波段圖像做減法的方法對圖像進行處理。通過對比各MNF波段圖像和波段運算后圖像中印記的增強效果，提取出印記可識別性較高的圖像。

2.3.2印記圖像對比與識讀 圖9～圖10為其中二件書畫上印記的RGB真彩色圖像和高光譜數(shù)據(jù)處理圖像的對比圖。通過對比RGB真彩色圖像和高光譜數(shù)據(jù)處理圖像可以明顯看出，高光譜數(shù)據(jù)的可識讀性明顯優(yōu)于RGB真彩色圖像，可通過識讀高光譜數(shù)據(jù)辨別出部分模糊印記。圖像中印記有缺失的部位未能通過高光譜圖像予以呈現(xiàn)，可能是鈐印力度較小而造成印記本身的殘缺，也可能是使用過程中經(jīng)摩擦造成印記顏料顆粒未留存在紙張上而無法通過高光譜相機感知造成的。在圖像分析處理中也發(fā)現(xiàn)一個問題：考慮到高光譜相機采集幅面較小的情況，將11處印記分4次采集，所得4個高光譜數(shù)據(jù)上的印記圖像經(jīng)MNF處理后發(fā)現(xiàn)圖像信息顯著增強的波段是變化的、不確定的，只能逐一對比尋求最優(yōu)波段。這種不確定性是MNF數(shù)據(jù)的正?，F(xiàn)象，因為MNF波段是根據(jù)圖像的主要信息量排序，而印記信息在不同的數(shù)據(jù)中所處的次序可能不同，從而導(dǎo)致突顯印記信息的MNF波段具有不確定性。

圖9 1號族譜印記

圖10 2號族譜印記

表2為印記的識讀結(jié)果。11處印記中，有3處未能識別，另有部分字跡存疑。

表2 印記識讀結(jié)果

3 總 結(jié)

本研究對宜賓市博物院藏四件書畫文物上11處模糊印記進行高光譜數(shù)據(jù)采集和分析，通過匹配顏料數(shù)據(jù)庫對印記顏料成分進行識別，采用拉曼光譜儀對一處印記成分進行鑒定并確定其為朱砂；采用MNF和波段運算對數(shù)據(jù)圖像進行增強處理，增強效果較為顯著，并在此基礎(chǔ)上對印記進行識讀。值得注意的是，不同的高光譜數(shù)據(jù)經(jīng)MNF處理后，印記圖像信息具有顯著增強的波段可能是不同的，這是MNF數(shù)據(jù)的正?，F(xiàn)象。

高光譜成像技術(shù)是一種優(yōu)勢突出，文博行業(yè)工作者關(guān)注度較高，在文物博物館領(lǐng)域具有較大應(yīng)用發(fā)展空間的文物研究技術(shù)；但其缺點也很明顯，即對數(shù)據(jù)處理的專業(yè)技術(shù)要求很高。本研究僅屬冰山一角，對高光譜數(shù)據(jù)的深入解讀還需要更多專業(yè)技術(shù)人員的參與和合作，期待高光譜成像技術(shù)在文物分析領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。