恒光讲堂｜古代绘画分析——近红外二区NIR-II的应用

2021-10-16 01:07:51, 恒光智影上海恒光智影医疗科技有限公司

本文要点：目前，古画的无损检测主要依赖于光谱分析技术。在短波红外（Shortwave Infrared，SWIR），即近红外二区（NIR-II）频段上的高光谱成像技术可以准确地提取画作的颜料成分、修改痕迹及绘画方式等深层信息。这些信息在研究古代绘画和其他文物保护及修复方面具有重要的科学和实用价值。本文利用SWIR地面成像光谱仪提取了一幅清朝画作的工笔线条，鉴定出画作使用的矿物颜料种类以及涂改覆盖痕迹。

过去很长一段时间里，多光谱和高光谱分析技术（Multispectral and hyperspectral analysis technology）主要用于遥感领域的研究，但近来学者意识到了它在文物研究中的应用价值。本文以清朝的《崇庆皇太后八旬万寿图》（图1）为例，展示了短波红外（1000-2500 nm）光谱的文物分析价值。

图 1 《崇庆皇太后八旬万寿图》（No. Gu-6541）

作者在研究中使用了短波红外地面成像光谱系统（图2）。扫描得到的高光谱成像数据是一幅原始数字(digital number，DN)图像，可以转换成辐射图像。但是因为光照取决于一天中的时间和天气，该图像不能直接用于光谱分析，需要进行反射率校正。对于朗伯曲面，作为第一近似值的辐射L(λ)是物体反射率R(λ)和图像采集期间光照E(λ)的乘积。

图 2 （a）SWIR成像光谱系统照片（b）成像原理示意图

反射率R通过在成像光谱仪的视场内放置了一个校准的朗伯扩散器白板获得。在固定光照（E）条件下：

光谱角制图(Spectral angle mapper，SAM)是一种基于光谱曲线整体相似性的算法，常用于高光谱数据处理。通过计算光谱和参考光谱之间的角度θ确定二者关系。两个光谱之间的角度越小，相似度越高。

首先，作者每间隔200 nm提取了8组SWIR成像光谱数据（图3）。从各波段图像中可以看出，随着波长的增加，人物衣服的颜色由暗向亮过渡。在1600 - 2400nm波长处，衣服的颜色的变化不再明显，但男子胸前的图案、帽子的顶部和凳子的下缘显现出来。这说明SWIR成像光谱数据可以很好地提取工笔画线稿。

图 3 不同波长的短波红外成像数据(波长越长线绘制越明显)。(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，作者鉴定了画作的颜料成分。这里将便携式地物光谱仪(型号PSR-3500, Spectral Evolution, Lawrence, MA)测定的蓝铜矿与孔雀石绿颜料的SWIR曲线作为参考标准，与SWIR成像谱图结果进行对比（图4）。图4a显示在蓝铜矿的特征吸收峰2282 nm和2351 nm位置，两条曲线拟合得很好。因此，画作中衣服的蓝色颜料可以鉴别为蓝铜矿。同理，在孔雀石绿特征吸收位置2270 nm和2362 nm处，SWIR成像谱图与参考谱图相吻合。

图 4 SWIR成像光谱(实线)与PSR-3500(虚线)光谱比较。(一)蓝铜矿;(b)孔雀石绿。

接下来，作者根据图4中确定的颜料，采用SAM与监督分类对画中使用的颜料进行批量提取。图5d显示蓝铜矿绘制得到衣服深蓝色部分、凳子的底部、右上角的色带部分都被准确提取。同时，画的背景（图5f）也用SAM提取出来。结果显示，人物的墙壁和脸都是用同样的颜料上色的。

图 5 利用光谱角制图中提取用于衣服(蓝铜矿)和背景的颜料。(a)RGB图像;(b)和(c)波长分别为2282 nm和2351 nm的图像;(d)用SAM技术提取衣服中的蓝铜矿;(e)来自(d)和1159 nm图像的假彩色合成图像;(f)背景光谱提取。

最后，作者提取了画作的涂改信息。图6显示，画中女人所戴的帽子上方有一条修正的轨迹。在同波长下得痕迹清晰度不同，其中在453 nm处显示得最清晰。图6d为690 nm、514 nm和453 nm处的假色合成，直白地突出了画作修改的痕迹。

图 6 提取修改痕迹。(a) 453 nm图像;(b) 980 nm图像;(c) 1302 nm图像;(d) 690 nm、514 nm和453 nm图像对应的伪彩色合成图像，修正标记明显;(e) PCA2形象;(f) PCA3的形象。(e)和(f)是第二和第三主分量的图像。

综上所述，SWIR成像光谱数据可以很容易地识别难以识别的信息。该研究将扩大SWIR成像光谱技术在文物研究中的应用范围（如：文物数字归档、文物诊断和文物修复），促进我国文物检测科学技术的发展。

参考文献

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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