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恒光講堂|古代繪畫分析——近紅外二區(qū)NIR-II的應(yīng)用

時間:2021/10/13閱讀:592
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本文要點:目前,古畫的無損檢測主要依賴于光譜分析技術(shù)。在短波紅外(Shortwave Infrared,SWIR),即近紅外二區(qū)(NIR-II)頻段上的高光譜成像技術(shù)可以準確地提取畫作的顏料成分、修改痕跡及繪畫方式等深層信息。這些信息在研究古代繪畫和其他文物保護及修復(fù)方面具有重要的科學和實用價值。本文利用SWIR地面成像光譜儀提取了一幅清朝畫作的工筆線條,鑒定出畫作使用的礦物顏料種類以及涂改覆蓋痕跡。


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過去很長一段時間里,多光譜和高光譜分析技術(shù)(Multispectral and hyperspectral analysis technology)主要用于遙感領(lǐng)域的研究,但近來學者意識到了它在文物研究中的應(yīng)用價值。本文以清朝的《崇慶皇太后八旬萬壽圖》(圖1)為例,展示了短波紅外(1000-2500 nm)光譜的文物分析價值。


圖片1.png

圖 1 《崇慶皇太后八旬萬壽圖》(No. Gu-6541)


作者在研究中使用了短波紅外地面成像光譜系統(tǒng)(圖2)。掃描得到的高光譜成像數(shù)據(jù)是一幅原始數(shù)字(digital number,DN)圖像,可以轉(zhuǎn)換成輻射圖像。但是因為光照取決于一天中的時間和天氣,該圖像不能直接用于光譜分析,需要進行反射率校正。對于朗伯曲面,作為近似值的輻射L(λ)是物體反射率R(λ)和圖像采集期間光照E(λ)的乘積。

公式截圖1.png


圖片2.png

圖 2 (a)SWIR成像光譜系統(tǒng)照片(b)成像原理示意圖


反射率R通過在成像光譜儀的視場內(nèi)放置了一個校準的朗伯擴散器白板獲得。在固定光照(E)條件下:

公式截圖2.png

光譜角制圖(Spectral angle mapper,SAM)是一種基于光譜曲線整體相似性的算法,常用于高光譜數(shù)據(jù)處理。通過計算光譜和參考光譜之間的角度θ確定二者關(guān)系。兩個光譜之間的角度越小,相似度越高。

公式截圖3.png

首先,作者每間隔200 nm提取了8組SWIR成像光譜數(shù)據(jù)(圖3)。從各波段圖像中可以看出,隨著波長的增加,人物衣服的顏色由暗向亮過渡。在1600 - 2400nm波長處,衣服的顏色的變化不再明顯,但男子胸前的圖案、帽子的頂部和凳子的下緣顯現(xiàn)出來。這說明SWIR成像光譜數(shù)據(jù)可以很好地提取工筆畫線稿。

圖片3.png

圖 3 不同波長的短波紅外成像數(shù)據(jù)(波長越長線繪制越明顯)。(a)1002 nm;(b) 1202 nm;(c) 1403 nm;(d) 1604 nm;(e) 1804 nm;(f) 2005 nm;(g) 2205 nm;(h) 2406 nm。


然后,作者鑒定了畫作的顏料成分。這里將便攜式地物光譜儀(型號PSR-3500, Spectral Evolution, Lawrence, MA)測定的藍銅礦與孔雀石綠顏料的SWIR曲線作為參考標準,與SWIR成像譜圖結(jié)果進行對比(圖4)。圖4a顯示在藍銅礦的特征吸收峰2282 nm和2351 nm位置,兩條曲線擬合得很好。因此,畫作中衣服的藍色顏料可以鑒別為藍銅礦。同理,在孔雀石綠特征吸收位置2270 nm和2362 nm處,SWIR成像譜圖與參考譜圖相吻合。


圖片4.png

圖 4 SWIR成像光譜(實線)與PSR-3500(虛線)光譜比較。(一)藍銅礦;(b)孔雀石綠。


接下來,作者根據(jù)圖4中確定的顏料,采用SAM與監(jiān)督分類對畫中使用的顏料進行批量提取。圖5d顯示藍銅礦繪制得到衣服深藍色部分、凳子的底部、右上角的色帶部分都被準確提取。同時,畫的背景(圖5f)也用SAM提取出來。結(jié)果顯示,人物的墻壁和臉都是用同樣的顏料上色的。

圖片6.png

圖 6 提取修改痕跡。(a) 453 nm圖像;(b) 980 nm圖像;(c) 1302 nm圖像;(d) 690 nm、514 nm和453 nm圖像對應(yīng)的偽彩色合成圖像,修正標記明顯;(e) PCA2形象;(f) PCA3的形象。(e)和(f)是第二和第三主分量的圖像。


綜上所述,SWIR成像光譜數(shù)據(jù)可以很容易地識別難以識別的信息。該研究將擴大SWIR成像光譜技術(shù)在文物研究中的應(yīng)用范圍(如:文物數(shù)字歸檔、文物診斷和文物修復(fù)),促進我國文物檢測科學技術(shù)的發(fā)展。


參考文獻

Taixia Wu, Guanghua Li, Yang Z, etal. Shortwave Infrared Imaging Spectroscopy for Analysis of Ancient Paintings[J]. Applied Spectroscopy, 2016, 71(5):977-987.


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 恒光智影

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