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江蘇雙利合譜科技有限公司

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高光譜技術在古建筑壁畫保護中的應用

閱讀:550      發布時間:2023-4-23
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一、測試原理及方法:

 高光譜成像技術是近二十年來發展起來的基于非常多窄波段的影像數據技術,其突出的應用是遙感探測領域,并在越來越多的民用領域有著更大的應用前景。它集中了光學、光電子學、電子學、信息處理、計算機科學等領域的先進技術,是傳統的二維成像技術和光譜技術有機的結合在一起的一門新興技術。

 高光譜成像技術的定義是在多光譜成像的基礎上,在從紫外到近紅外(200 -2500nm)的光譜范圍內,利用成像光譜儀,在光譜覆蓋范圍內的數十或數百條光譜波段對目標物體連續成像。在獲得物體空間特征成像的同時,也獲得了被測物體的光譜信息。

目標物體-成像物鏡-入射狹縫-準直透鏡-PGP-聚焦透鏡-CCD棱鏡-光柵-棱鏡:PGP

圖1 成像原理圖

光譜儀的光譜分辨率由狹縫的寬度和光學光譜儀產生的線性色散確定。最小光譜分辨率是由光學系統的成像性能確定的(點擴展大小)。

成像過程為:每次成一條線上的像后(X方向),在檢測系統輸送帶前進的過程中,排列的探測器掃出一條帶狀軌跡從而完成縱向掃描(Y方向)。綜合橫縱掃描信息就可以得到樣品的三維高光譜圖像數據。

圖2 像立方體

圖3  Gaia Field高光譜成像儀

高光譜儀配置:鏡頭:22mm鍍膜消色差鏡頭;光譜范圍:400nm-1000nm,光譜分辨率: 4nm@435.8nm(@400-1000nm),像面尺寸(光譜x空間):6.15 x 14.2 mm,相對孔徑:F/2.4,狹縫長度14.2 mm. 內置控制、掃描機構;內置電池;

SpecView軟件:控制完成自動曝光、自動對焦、自動掃描速度匹配;數據處理:黑白、輻射度、均勻性、鏡頭等校準;光譜查看。

GaiaField便攜式高光譜系統是雙利合譜自行研制的超便攜式高光譜成像儀器。它的核心由三部分構成,分別是:多維運動控制器,光譜相機和成像光譜儀。使用此系統進行掃描,在獲得目標影像信息的基礎上,還可以獲得數百甚至上千波段的光譜信息。

GaiaField系統有著輕便靈活,續航能力出色的特點。廣泛適用于,目標識別、weizhuang與反weizhuang等軍事領域,地面物體與水體遙測、現代精細農業等生態環境監測領域,以及刑偵、文物保護、生物醫學等領域。

覆蓋可見光與近紅外全波段可提供超過700個光譜通道,可自由選擇GaiaField便攜式高光譜系統采用了高分辨率的成像光譜儀。在可見光波段,光譜分辨率高達3nm,即使在短波紅外波段也能達到10nm。因而全波段內可以獲得超過700個的光譜通道,更多的光譜通道意味著更多的信息,有助于研究人員通過對連續光譜的分析、反演,獲得更多的高價值數據細節。

圖4  高光譜成像儀采集的影像效果圖

軟硬件功能:

輔助攝像頭功能

通過輔助攝像頭觀察目標拍攝區域

當前狹縫位置指示

選擇自動曝光與自動調焦區域,直觀方便,僅需鼠標即可完成操作。

圖 5  輔助攝像頭觀察目標拍攝區域

自動掃描速度匹配、自動曝光:

自動曝光:根據當前光照環境,進行曝光測試,獲得精準的曝光時間。在得到最佳信噪比的同時,又可避免過度曝光造成數據作廢。同時軟件具有實時過度曝光監視功能。

自動掃描速度匹配:根據當前的曝光時間等參數,進行測試拍攝,得到實時幀速,進而計算出合適的掃描速度。從而避免了掃描圖像的變形(拉伸或壓縮)。

圖6  采集數據自動曝光、速度匹配

二、數據分析:

目前的分析方法有如下幾種:化學分析法、發射光譜法、電子探針、X射線熒光法、紫外-可見光譜法、紅外光譜法、色譜法等等。按照具體分析內容可以歸納為:成分分析、結構分析、顯微分析,而這寫方法可以用于了解古代壁畫所使用的礦物顏料種類和成分。本次測試是利用我司(江蘇雙利合譜科技有限公司)的GaiaField(光譜范圍400 nm - 1000 nm)高光譜成像儀采集測試對象(西藏乃東縣昌珠寺寺廟內部分壁畫)的高光譜數據。通過光譜分析的方法來對壁畫的所面臨的問題進行研究和剖析。壁畫所使用的顏料礦物具有色彩鮮艷、潔凈,可保持千年而不褪色的特點。由于這些顏料礦物是在一定的地質環境下形成的,并具有較穩定的物理、化學性質。因此用這些礦物顏料所繪制的各種畫,其顏色能保持經久不變。

圖7 昌珠寺寺廟

以下圖片是寺廟內部分損壞的壁畫,由于各種原因目前此房間內的壁畫損壞較為嚴重,具體表現有顏料脫落、有的褪色等等。

圖8 部分損壞壁畫

2  古代壁畫使用的礦物顏料

以顏料的色彩區分,可分為紅、藍、綠、黑、白、黃、金等幾大類。我國古代壁畫所使用的礦物顏料有以下幾類:

(1) 紅色礦物顏料: 古代壁畫中常用的礦物紅色顏料有土紅、鉛丹、朱砂、雄黃四種。

(2)藍色礦物顏料:古代壁畫中常用的藍色礦物顏料是石青,即藍銅礦[2CuCO3·Cu(OH)2],呈藍色,又名石青、大青。

(3) 綠色礦物顏料:古代壁畫中常用的礦物綠色顏料有石綠、銅綠、綠銅礦等。

(4) 黑色顏料: 古代壁畫中常用的礦物黑色顏料就是鐵黑,化學成分為Fe3O4。墨是歷代壁畫中較為常見的一種黑色顏料,有松煙墨、油煙墨、漆煙墨。

(5) 白色礦物顏料: 古代壁畫中常用的礦物白色顏料種類較多,常用的有滑石、白堊、高嶺土、石英、云母、石膏等。

圖9 損壞的壁畫

 

   選取一部分損壞的壁畫作為數據處理和分析的研究對象,對原始高光譜數據進行反射率校準之后,再對校準后的數據進行MNF(最小噪聲分離)變化,這樣圖像的主要信息集中在前面幾個波段中,主要是為了判斷圖像數據維數、分離數據中的噪聲,減少后處理中的計算量。

圖10 經過MNF變換后的圖像

圖11 選取不同的研究區域

   選取的6個區域對應的平均特征光譜曲線如下圖所示,1#是標準反射白板的光譜曲線,其反射率接近1;2#、3#、4#、5#、6#號區域的特征光譜曲線反應了壁畫材料的屬性,

圖 特征光譜

高光譜技術在古建筑壁畫保護中的技術應用,可以從光譜分析的角度來衡量,

在壁畫上不同的部位從直觀上表現出不同的顏色,而利用高光譜技術對其進行分析后可以看到壁畫上不同部位的屬性表現的不一樣。在經過算法處理之后,可以精確的確定不同部位的材料性質,同時,可以確定材料的所在位置分布,為后續的修補工作進行精準定位。例如,圖像中畫像中人物頭像是利用不同屬性的顏料繪制的,

圖 RGB圖像

圖 PC1

   圖   PC2                                                       圖 PC3

   確定不同部位所使用的涂料屬性之后,可以建立標準的數據庫,這樣對采集到的圖像進行處理分析之后,可以對整個圖像中不同部位的材料屬性進行分析分類,精確的確定不同部位的性質,為整個壁畫的修復可以提供更為有效的方式方法。

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