摘要：本文通過在實驗室中建立顏料光譜庫，然后使用光譜匹配技術對一幅清代重彩畫中的顏料層物質(zhì)進行鑒定，其中包括二進制編碼技術、波譜角分類技術、光譜特征擬合技術三種現(xiàn)階段比較成熟的光譜匹配算法，本文通過加權平均計算三種光譜匹配的結(jié)果之和作為最終的匹配結(jié)果，分析結(jié)果說明這種方法可以很好的識別重彩畫中的常見顏料種類。

關鍵字：高光譜 ；古重彩畫 ；顏料 ；光譜匹配

1引言

中國古重彩畫中所使用的顏料，經(jīng)過化學分析多為礦物質(zhì)顏料，其中也有部分使用了植物顏料。我國礦產(chǎn)資源豐富，擁有眾多的天然礦物顏料，經(jīng)過數(shù)千年繪畫歷史證清，礦物顏料性質(zhì)穩(wěn)定，不會變色。這為利用礦物光譜曲線進行顏料鑒定提供了可靠的理論依據(jù)。本文利用高光譜數(shù)據(jù)將古重彩畫上的不同顏料光譜曲線獲取出來，并與實驗室顏料光譜庫中的光譜曲線進行比對，確定古重彩畫顏料的種類。

2 儀器與顏料

2.1儀器

高光譜成像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，如下：主體結(jié)構(gòu)基于美國Themis Vision Systems公司的高光譜圖像分析系統(tǒng)THEMIS—VNIR/400H，主要參數(shù)：光譜范圍（Spectral Range）400—1000nm；光譜通道/帶（Spectral Channels/bands）最大1000；光譜像空間點數(shù)（Spatial Pixels）1392；

視場范圍（Field of view）30度；光譜分辨率（Spectral Resolution FWHM）2.8nm；像元大?。≒ixel Size）6.45μm×6.45μm；動態(tài)范圍（Dynamic Range）14 bit；頻率（Frame Rate）28Mhz；相機類型（Camera Type）CCD/SONY ICX285AL。

鏡頭（XNP 1.4/23-0302，Schneider Optics，Hauppage，NY，USA），F(xiàn)1.4，焦距23mm；系統(tǒng)光源由直流調(diào)節(jié)裝置（Fiber-LiterDC-95，Dolan-Jenner Industries，Boxborough，MA，USA）控制的；250W石英鹵素鎢絲燈（LOWEL-PRO，USA）提供可見近紅外波段光譜；計算機為

Dell Inspiron 17R-5721 Intel酷睿i7-3630QM@2.40GHz RAM 8.00G。

2.2儀器工作條件

拍攝地點：室內(nèi)；室內(nèi)溫度：20～26℃；拍攝時間：夜間；光源：250W石英鹵素鎢絲燈（LOWEL-PRO，USA）提供可見近紅外波段光。

2.3顏料波譜庫

根據(jù)唐代張彥遠的《歷代名畫記》、中國工筆畫家于非闇的《中國畫顏色的研究》、中國地質(zhì)博物館尹繼才的《顏料礦物》等書籍文獻記載，總結(jié)出古重彩畫會使用的20幾種常見顏料，粘合劑選擇牛膠（骨膠），制作標準純凈顏料模板，并以此建立實驗室顏料波譜庫。

表1古重彩畫常見顏料一覽表

種類顏料

礦物性動植物性

白色系白堊（石灰、方解石）、鉛白蛤粉

紅色系鐵紅（赭石、土紅）；朱砂；鉛丹；胭脂

黃色系土黃；雄黃；藤黃；枝黃；

綠色系石綠（孔雀石）；枝綠

藍色系石青（群青）；花青

黑色系墨

金色金泥

銀色銀泥

膠牛膠（骨膠）

3實驗與結(jié)果

3.1清代古重彩畫簡介

利用高光譜相機在相似工作環(huán)境下采集一幅清代的高光譜字畫數(shù)據(jù)，此幅字畫是一幅清代重彩畫，字畫保存完整，繪畫中大量使用了中國畫中的重彩顏料，色彩信息主要為‘五色’—紅、黃、綠、藍、黑，人物繪畫精致，色彩鮮艷，只有少些人物和地毯上有顏料的脫落現(xiàn)象。

3.2加權平均的光譜匹配方法

利用高光譜數(shù)據(jù)的圖像信息，通過高光譜遙感軟件ENVI方便的選取本文感興趣的顏料區(qū)域，然后提取感興趣區(qū)顏料的均值光譜曲線，利用不同顏料的不同光譜特征，本文可以使用現(xiàn)階段比較成熟的光譜分析算法（二進制編碼技術、波譜角分類技術、光譜特征擬合技術），利用高光譜軟件進行數(shù)據(jù)的分析，三種光譜匹配技術原理如下：

⑴ 二進制編碼技術根據(jù)波段值落在波譜均值的下方或上方，將數(shù)據(jù)和端元分別編碼為0和1。在編碼過程中，使用一個高級的OR函數(shù)，用于將需要編碼的數(shù)據(jù)波譜與參照波譜相比較。

⑵ 波譜角分類技術是一種基于自身的波譜分類方法，這種方法將圖像波譜與參照波譜在N-維空間進行匹配。較小的角度代表象元與參照波譜匹配緊密。

⑶ 光譜特征擬合技術是一種基于吸收特征的方法，使用最小二乘擬合技術將圖像波譜的擬合比作為選擇的參照波譜。在對數(shù)據(jù)集進行包絡線去除以后，參照波譜被縮放，從而與圖像波譜相匹配。

圖1 加權平均的光譜曲線分析原理示意圖

這三種算法都有各自的優(yōu)缺點，為了能同時考慮到多種因素的影響，提高分析結(jié)果的可靠性，本文使用了加權平均的光譜曲線分析方法，它同時使用了這三種較成熟光譜分析算法，并通過分配權重，然后計算加權平均后的數(shù)值，本文的顏料波譜分析就是建立在這種方法上進行的。

3.3匹配結(jié)果

表2 字畫顏料與顏料波譜庫匹配結(jié)果

顏料顏料匹配結(jié)果備注

紅顏料紫膠、朱砂朱砂較可能

綠顏料石綠

藍顏料1石青

藍顏料2花青

黃顏料1石黃

黃顏料2雄黃

黑顏料石墨

白顏料蛤粉

4結(jié)論

中國古重彩畫色彩鮮艷，顏料多為礦物顏料，礦物性質(zhì)穩(wěn)定，所以字畫顏料層才能“千年不剝”，由于經(jīng)過數(shù)百年甚至上千年，顏料層里的粘合劑大部分已經(jīng)老化氧化，所以顏料層中主要為礦物顏料，這就為利用光譜鑒定顏料成分提供了可行之處，經(jīng)過以上分析，純凈顏料區(qū)域的光譜匹配的結(jié)果比較理想，但是混合顏料的光譜曲線的規(guī)律還尚不清楚，下一步的研究方向就是對混合顏料的光譜曲線以及光譜解混的進行研究。

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基金項目名稱： 本研究由北京建筑大學城鄉(xiāng)建設與管理產(chǎn)學研聯(lián)合研究生培養(yǎng)基地資助。

作者簡介： 丁新峰（1990—），男，江蘇無錫人，碩士，主要從事高光譜文物研究保護相關工作。