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(zhǔn)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(xué)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。

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(xué)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 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(jìn)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。

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(zhǔn)的朗伯?dāng)U散器白板獲得。在固定光照（E）條件下：

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。

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 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(lán)銅礦與孔雀石綠顏料的SWIR曲線作為參考標(biāo)準(zhǔn)，與SWIR成像譜圖結(jié)果進(jìn)行對比（圖4）,。圖4a顯示在藍(lán)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(lán)色顏料可以鑒別為藍(lán)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 4 SWIR成像光譜(實線)與PSR-3500(虛線)光譜比較。(一)藍(lán)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(jìn)行批量提取,。圖5d顯示藍(lán)銅礦繪制得到衣服深藍(lán)色部分,、凳子的底部、右上角的色帶部分都被準(zhǔn)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 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(biāo)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(jìn)我國文物檢測科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,。

參考文獻(xiàn)

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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