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周经《荷塘芦雁图轴》隐含信息分析研究

时间:2017-8-29 15:45:17
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武望婷 潘宁 彭淼淼 侯妙乐 马燕 任静怡

    高光谱成像技术将光谱技术与成像技术相结合,同时实现了图轴画面和图轴中物质光谱的"录入",具有非接触、波段多、分辨率高和"图谱合一"等优点,有效地克服了传统古字画调查的缺点,为文物的保护工作提供了新的视点。高光谱成像技术非常广阔的波谱覆盖范围,且可获取丰富全面的古字画影像信息,使得古字画信息的精细表达成为可能。通过对高光谱影像的处理分析,可以提取出裸眼不可见或不宜察觉的隐含信息,并对视觉模糊的画面部分进行增强,同时通过光谱匹配对颜料进行识别,为图轴的鉴定、修复和保护提供依据。

    数字正射技术,在保证古代字画大小不变形的情况下,还确保了字画信息的丰富度和真实性,是一种古代字画数字化的有效的现代技术手段。基于可见光数码照片生成的数字正摄影像是对该图轴目前状态的数字留存,完整地呈现出该图轴在拍摄时期的视觉效果,实现了字画信息的"录入"。
    《荷塘芦雁图轴》是一幅纸质作品图轴,为清朝画家周经所作,墨色沈厚,笔力苍浑,具有珍贵的考古价值和文化价值。然而,在长久保存过程中,纸质画心受到自然环境和人为保护不当的影响,老化严重,且出现了残缺、褪色和污损等。对字画系统地进行数字留存和信息挖掘,在文物保护、历史文化传播和历史文化研究等方面都具有非常重要的作用和意义。

    一、 数字正射图数据采集及处理
    数据正射影像数据的采集:数字正射影像的生成包括外业采集和内业处理两部分。字画的外业采集由数字相机拍摄,其拍摄站点一般围绕字画一周设立,照片数量由字画的大小决定。在拍摄过程中,尽量保持垂直拍摄,照片重叠度约80%。拍摄完成后,准确记录拍摄站点的位置及顺序,并测量记录字画感兴趣区域的尺寸,用于正射影像的准确定标。
    数据正射影像数据的处理:同传统的摄影测量方式不同,数字摄影测量所处理的原始影像是数字影像。必须用高精度的扫描仪将原始的摄影测量所获取的像片扫描成数字影像文件。因此,数字影像实际上是一个灰度矩阵表达为空间上的灰度函数。在数字影像式的基础上,对齐照片,完成数字影像的相互定向,然后对完成定向的影像数据通过后方交会的方法完成影像间密集点云的建立,并在此基础上生成网格,然后对生成的网格数据进行纹理贴图,通过实测的古代字画的实际尺寸添加控制点,完成古代字画影像的正射影像图。
    经过数字正射影像图信息数据的采集及数字正射影像图的预处理和模型的建立,我们建立了《荷塘芦雁图轴》的数字正射影像图(图一)。

    二、 病害信息提取
    病害现状的调查对字画的制作及工艺、修复材料的筛选、修复工艺、工作量等具有决定性的影响,对字画病害信息的提取和分析传统上主要利用透明方格法和CAD法,这两种方法会耗费大量人力,且效率较低。本文所使用的基于数字化特征的字画影像对字画进行病害区域的提取技术,实现病害的信息种类、所占比例等的分析,对于字画病害的修复有着极为重要的现实意义。

    首先,我们基于字画专家的意见和建议,有区别地建立古字画病害符号库和字画系符号库。其中字画符号库大概有30种病害,基本可以涵盖字画常见病害类型。首先实现病害符号的建立、入库。在此基础上,应用建立好的符号库对每种病害进行分门别类的统计与分析。
    由于周经《荷塘芦雁图轴》破损严重,病害区域分布广泛且琐碎,病害分析时只勾绘出其中所占面积较大的污渍和残缺。其效果图如图二。
    对每种提取的病害信息,可以利用现有软件进行病害信息的统计分析。周经《荷塘芦雁图轴》画心部分的总面积为7116.05平方厘米。其中污渍部分所占比例为8.1‰,残缺部分的病害所占比例为49.1‰。其统计信息见表一。

    三、高光谱成像技术
    (一)高光谱成像系统介绍
    本高光谱成像系统共含有1200个波段,波段覆盖可见光、红外线,波段覆盖范围广,波谱信息丰富。
    主要是用型号为VNIR400H(400~1000nm波长)的高光谱成像相机(图三)和THEMIST-FPS2500(1000~2500nm)高光谱成像仪(图四)获取高光谱数据影像。它将自动扫描器、光谱仪和图像传感器完全整为一体并且经过精确光谱矫正。这种相机在完全二维成像模式下操作,也可以降为常规的推扫系统的状态,用于遥感监测。相机覆盖400~1000nm光谱范围,相机做了降噪处理,重约4.3磅(1.95千克)。采用了一种能够使入射光狭缝和光谱分光器在焦平面上精密协调移动的专利设计。

    (二)高光谱成像仪数据获取
    周经《荷塘芦雁图轴》共拍摄400~1000nm光谱范围内的高光谱影像24景,约占空间65G,1000~2500nm光谱范围内的高光谱影像51景,约占空间3.14G。在数据采集过程中,VNIR400H系列高光谱成像仪拍摄环境尽量要在多幅采集过程中保持一致,THEMIS-T-FPS2500高光谱地面成像仪采集字画信息数据时,尽量避免使用白炽灯。
    四、高光谱影像数据分析

    (一)隐含信息发掘
    高光谱技术主要是利用成像光谱仪在不同的光谱范围内得到目标物体空间影像信息的同时获得其较为连续的光谱信息。高光谱数据除了具有众多的波段数,各个波段之间的间隔也比较小。因此,在多个不同的波谱范围内影像的波段数量可从几十个扩展至几百个,与传统的多光谱技术相比,它可为影像中的每个像元提供比较窄的波段信息,并且这些波段信息是较为连续的,这不单单意味着波段数量的增加,同时也增加了对目标的空间描述信息,丰富了目标的数据源。由于高光谱影像光谱信息量大,连续性较好,波谱间隔较窄,因此相邻波段间会具有一定的信息重复,不可避免地造成了数据的冗余。这给数据的处理和解译都带来了一定的困难。在数据的处理过程中,当影像波段的数量成数量级增加扩展的时候,数据的分析量较大是处理过程中不得不面对的严峻问题。因此在处理中要通过软件计算并删减冗余信息,在尽可能保证信息完整的情况下提炼出古字画的主体信息。
    为了有选择地突出某些感兴趣信息,并且消除或降低一些其他无关的信息,我们需要利用图像增强的手段来达到这些目的。图像增强是数字图像处理的基本方法之一,具有重要的实用价值。对提取的图像信息进行增强处理,其目的是采用一些技术手段或有效算法提高图像的清晰度,改善图像的目视效果。在这其中应用到的图像增强算法以最小噪声分离(MNF)变换为主,其处理流程如图五所示。

    (1)数据预处理,包括辐射校正和几何校正。将图像的灰度值数据转换为反射率数据,同时去除仪器噪声;
    (2)对校正后的高光谱图像进行最小噪声分离变换(MNF),变换后各波段特征的有效性确定阈值,输出特征值较高的波段;
    (3)对MNF变换后的输出波段,进行目视解译,判别各波段的有效特征;
    (4)对含有感兴趣特征的波段进行假彩色合成,有效地突出目标要素;
    (5)将增强影像与原始影像或可见光照片对比分析,发现隐含信息。

    (二)隐含信息分析
    通过对周经《荷塘芦雁图轴》的高光谱数据进行分析,并与可见光照片比对,共发现其画内总共存在6处隐含信息,分别为印章部分、芦雁的脚掌部分、草地部分、污渍覆盖部分和两处技法信息。
    印章部分:受到老化和污渍影响比较严重,印章区域的内容难以区分,通过数据处理,增强后波段的灰度影像,重现出印章内容,两处印章的增强效果如下图六、图七所示。
    脚掌部分:芦雁脚掌部分的颜色发生了淡化,使脚掌轮廓变得模糊不清。通过数据处理,并选择合适的波段假彩色合成,增强了芦雁脚掌部分的信息。对于上下两处脚掌部分的增强效果如图八、图九所示。
    草地部分:草地部分由画家用蓝色颜料进行了点缀,由于本来颜色就很淡,随着时间的推移,很多地方都难以看清。并且与墨色画在一起,容易被人忽视。通过处理,增强后影像可以凸显淡蓝色颜料的部分,并通过假彩色合成表现出蓝色笔迹与墨色笔迹的相互关系。

    区域1为芦苇根部,在增强后的灰度影像中高亮部分突出显示了可见光照片中不易察觉的小草信息,假彩色合成影像表达了小草与芦苇的相对位置关系。区域2为下方芦雁右侧的小草区域,在可见光照片中,黑色的小草轮廓清晰,而蓝色小草相对模糊。在增强后灰度影像中,黑色线条突出显示了原画面中的蓝色笔迹,而假彩色合成的局部放大图突出显示了原黑色和蓝色小草的相对位置关系,如图一〇所示。
    污渍覆盖部分:该画受污渍损害严重,其中一朵荷花的花心部分被污渍覆盖,模糊了其原本的绘画笔迹。通过高光谱数据处理还原了污渍覆盖部分的原始面貌,其效果如图一一所示。
    技法分析:技法信息是字画鉴定时需考虑的主要因素,通过高光谱数据分析可以发现一些目视解译难以察觉的技法信息。在周经《荷塘芦雁图轴》中共发现两处技法信息,分别为宿墨信息和技法信息。
    其中区域1为宿墨信息,其效果如图一二所示。
    在处理后的灰度影像中,红色标注区的芦苇叶轮廓呈现出明显的8字形,并且出现了类似于宿墨的边缘效应,但是在可见光照片和目视效果中并没有明显的宿墨的表现特征。
    区域2为落笔层次信息,其效果如图一三所示。
    对区域2的高光谱影像进行处理后,黑色标注区域明显增强了三条芦苇叶的边缘信息和层次信息,较为连续的上层线条判断为最后的笔迹,断开的下层线条为较前的落笔。图中三条叶子的笔迹,按照判断出的落笔顺序做出标记。其中线条1的颜色在目视效果下墨色较浅,可以看出在三条叶子的最下层即最先落笔。而线条2和线条3的颜色均比较浓,目视情况下较难判断落笔顺序,在处理后影像中可以看出线条3较为连续,处在最上层,从而认为是最后的落笔。

    (三)荷塘芦雁图颜料分析
    颜料识别作为鉴别颜料的一种重要手段,其技术路线主要是利用图像光谱曲线与已建立的字画光谱库中的颜料进行匹配,以得分最高的光谱作为最终颜料识别的结果。其基本原理见图一四。
周经《荷塘芦雁图轴》中颜料以墨为主,辅以部分其他颜色作为点缀。其中在画中的右下角,即芦苇的根部附近点缀有蓝色颜料,取部分感兴趣区作为样本来分析。其光谱曲线和分析结果如图一五。
    在图一五右图中,黄色曲线为周经《荷塘芦雁图轴》中画心纸的光谱,蓝色曲线为感兴趣区蓝色颜料的光谱。通过光谱角填图、光谱特征匹配和二值编码匹配三种匹配方法的结合,与光谱库的纯净颜料比较,蓝色颜料匹配的最优结果为靛青,其光谱曲线即图中所示的白色曲线。由图中可以看出,蓝色颜料与靛青有相同的吸收位置,但吸收深度不同。通过与画心纸的比较,可以认为蓝色颜料区光谱为纸和靛青光谱的混合。即蓝色颜料判断为靛青,又名靛蓝或花青,植物性颜料,其化学成分为C16H12ON2。

    五、小结
    清朝周经《荷塘芦雁图轴》整体破损严重,且含有大量的污渍和修补痕迹。利用数字正摄影像技术和高光谱成像技术,实现了目前状态下的数字化数据留存,包括图轴影像和物质光谱两部分。其中数字正摄影像等比呈现了该图轴的可视化效果,并在此基础上勾绘和统计出了该图轴的主要病害区域。高光谱影像"图谱合一",呈现出不同波长处图轴的可视化灰度影像和影像中没点的光谱曲线。通过对高光谱影像的处理分析,发现了视觉模糊和裸眼不易察觉的隐含信息共6处,并识别出图轴中蓝色颜料为靛蓝。
    基于数字正摄影像技术和高光谱成像技术的古字画分析系统,不仅实现了《荷塘芦雁图轴》的信息留存,而且分析出了目视解译和其他方法不易获取的隐含信息,为书画的鉴定、修复和保护提供重要依据。
    致谢:感谢烟台博物馆高爱东馆长和闫旭东主任给予本工作的大力支持。

(作者分别为首都博物馆副研究馆员、北京建筑大学硕士研究生、首都博物馆职员、北京建筑大学副教授、首都博物馆职员、首都博物馆职员)

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