本文要點：目前，古畫的無損檢測主要依賴于光譜分析技術。在短波紅外（Shortwave Infrared，SWIR），即近紅外二區（NIR-II）頻段上的高光譜成像技術可以準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方面具有重要的科學和實用價值。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（Multispectral and hyperspectral analysis technology）主要用于遙感領域的研究，但近來學者意識到了它在文物研究中的應用價值。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（圖2）。掃描得到的高光譜成像數據是一幅原始數字(digital number，DN)圖像，可以轉換成輻射圖像。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放置了一個校準的朗伯擴散器白板獲得。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，常用于高光譜數據處理。通過計算光譜和參考光譜之間的角度θ確定二者關系。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成像光譜數據（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出來。這說明SWIR成像光譜數據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據(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)測定的藍銅礦與孔雀石綠顏料的SWIR曲線作為參考標準，與SWIR成像譜圖結果進行對比（圖4）。圖4a顯示在藍銅礦的特征吸收峰2282 nm和2351 nm位置，兩條曲線擬合得很好。因此，畫作中衣服的藍色顏料可以鑒別為藍銅礦。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)藍銅礦;(b)孔雀石綠。

接下來，作者根據圖4中確定的顏料，采用SAM與監督分類對畫中使用的顏料進行批量提取。圖5d顯示藍銅礦繪制得到衣服深藍色部分、凳子的底部、右上角的色帶部分都被準確提取。同時，畫的背景（圖5f）也用SAM提取出來。結果顯示，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圖像對應的偽彩色合成圖像，修正標記明顯;(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成像光譜數據可以很容易地識別難以識別的信息。該研究將擴大SWIR成像光譜技術在文物研究中的應用范圍（如：文物數字歸檔、文物診斷和文物修復），促進我國文物檢測科學技術的發展。

參考文獻

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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