基于高光譜技術對一幅清代畫信息提取研究

武望婷，張陳鋒，高愛東，閆旭東，侯妙樂，馬 燕，任靜怡

(1． 首都博物館，北京 100045； 2． 北京建筑大學，北京 100044； 3． 煙臺博物館，山東煙臺 264001)

基于高光譜技術對一幅清代畫信息提取研究

武望婷1，張陳鋒2，高愛東3，閆旭東3，侯妙樂2，馬 燕1，任靜怡1

(1． 首都博物館，北京 100045； 2． 北京建筑大學，北京 100044； 3． 煙臺博物館，山東煙臺 264001)

高光譜儀作為一種無損檢測方法，其“圖譜合一”的特性使很多在正射影像上無法區分的類別變得可分。因此，本研究以清代張士保《論道圖》為例，利用高光譜相機采集影像，經過最小噪聲分離變換、主成分變換、掩膜等處理對畫作的墨線進行了提取，實現了圖像增強效果，并且發現了兩處人眼無法識別的隱含信息。圖像增強及隱含信息的發現對書畫鑒定、修復提供重要依據，并開拓了新視野。

高光譜；圖像增強；隱含信息

0 引 言

繪畫是歷史與藝術結合的產物，從不同的方面反映了各個歷史時期的經濟文化發展狀況和意識形態，其信息有助于幫助考古學家深入了解歷史的發展軌跡及狀態，分析早期藝術家的繪畫技法，并有利于制定合理的保護和修復方案，并為書畫鑒定提供依據。

隨著時間的推移，古字畫會受到不同程度的損害，存在一定的病害，一些被覆蓋的修補信息很難被裸眼識別，由于文物的特殊性也難以取樣調查。傳統的調查方法如取樣，目視判別等方法由于其效率低、受主觀因素影響大和對畫作產生不可逆轉的損害等特點已然不再適用于古字畫的信息發掘，使書畫的科學鑒定和修復遇到了瓶頸，另外對畫家個人習慣和成畫過程也缺失了考證。

高光譜成像具有非接觸、波段多、光譜分辨率高等優點，有效地克服了傳統書畫調查的缺點，為文物保護工作提供了新視點，彌補了傳統多光譜成像技術在波段數及精細表達方面的不足，具有非常廣闊的波譜覆蓋范圍。除此之外，可獲取豐富全面的畫作影像信息，同時也使得畫作信息的精細表達成為可能；高光譜成像技術除了具有普通影像所包含的空間域信息外，還可提供影像中每個像元的光譜域信息，即所謂的“譜像合一”。國內外對高光譜的研究主要集中在油畫、壁畫和中國畫的顏料方面[1-4]。

本研究主要以圖像增強和隱含信息的發現為目的，分別利用波段范圍400～1000nm和1000～2500nm的高光譜成像儀采集了清代名家張士保的一幅字畫。運用遙感軟件處理后清晰地展現畫作由于時間的推移被覆蓋的信息。如顏色被修補、筆跡被修改、畫作曾被污損等。這些用肉眼無法甄別的信息在經過一系列科學復雜的軟件處理后將被清晰呈現，從而為隱含信息的發掘與分析提供了充分的科學依據。

1 測試概括介紹

1.1 論道圖背景介紹

張士保(1805～1878)字鞠如，號菊如。山東掖縣(今萊州市)掖城人。清代畫家、學者，嗜好金石文字，其行、楷、篆、隸，無所不精，尤以鐘鼎文見長，他創作的詩文別有一種趣味，而最負盛名的則是畫。山水、花鳥，不落恒蹊，尤工人物，悉宗古法。人物畫筆意古雅，形態靜穆，深得陳洪綬、崔子忠一派承宗古法的真傳。《三續掖縣志》中稱張士保：“性孝友，事親以養，有文譽，才雋學博，善撫鐘鼎文，工畫”。

他的《云臺十八將圖》、《羅漢圖》、《麻姑獻壽圖》等人物畫，甚得吳道子“吳帶當風”的筆法，線條極為洗煉、流暢，顯示了極高的藝術功底。張士保的書法成就主要表現在金文和行楷書方面。他的金文采用大小錯落的布局方法，字或取縱勢，或取橫勢。用筆方面，起筆、收筆不露鋒芒，極富金石氣息，使他成為那個時代金文書法中的佼佼者。這幅《論道圖》(煙臺博物館三級藏品)也是出自這位晚清名家之手，畫中有假山為背景，描述了兩個道士激烈討論的情景。這幅古字畫具有珍貴的考古價值和文化價值，而且在長久保存過程中，自然環境(潮濕、高溫、光照、灰塵)或人為保護不當造成古代書畫出現不同程度的老化和褪色。圖中的主要病害包括：左上角的文字不清晰；左上角印章模糊不清，無法識別印章內容；假山和人物線條不夠明顯，人物臉部無法看清；右側人物衣袖處的線條肉眼無法識別。這幅畫的色調黯淡，而大部分是用墨線勾勒出的圖案，隨著時間變長，漸漸變得模糊不清，區分度不高。

1.2 儀器及技術

高光譜成像相機型號為VNIR400H和THEMIS- T- FPS2500，并利用佳能5D Mark II單反相機獲取的高清數碼相片。

數字正射影像制作是利用近景攝影、測量影像和相對控制測量控制點成果，經過內定向、外定向、核線重采樣、影像匹配，空間建模，紋理貼圖等過程，最后進行正射校正生成正射影像。

高光譜成像系統包含的波段主要是可見光及部分近紅外，波長范圍為400～2500nm，波長間隔約為0.67nm。波段分布均勻、密集，為圖像處理分析提供了充足的空間及波譜信息。

2 數字正射圖數據采集及處理

2.1 數據正射影像數據的采集

數字正射影像的生成包括外業采集和內業處理兩部分。字畫的外業采集由數字相機拍攝，其拍攝站點一般圍繞字畫一周設立，照片數量由字畫的大小決定。在拍攝過程中，盡量保持垂直拍攝，照片重疊度約80%，且每拍一張照片及時檢查照片質量。拍攝完成后，準確記錄拍攝站點的位置及順序，并測量記錄字畫感興趣區域的尺寸，用于正射影像的準確定標。照片大小6.65M/張，張數25張。拍攝示意圖見圖1。

圖1 拍攝示意圖

2.2 數據正射影像數據的處理

同傳統的攝影測量方式不同，數字攝影測量所處理的原始影像是數字影像，它必須用高精度的掃描儀將原始的攝影測量所獲取的像片掃描成數字影像文件。因此數字影像實際上是一個灰度矩陣表達為空間上的灰度函數。在數字影像的基礎上，對齊照片完成數字影像的相互定向，然后對完成定向的影像數據通過后方交會的方法完成影像間密集點云的建立，并在此基礎上生成網格。然后對生成的網格數據進行紋理貼圖，通過實測的古代字畫的實際尺寸添加控制點，完成古代字畫影像的正射影像圖。

2.3 高光譜成像數據采集及處理

2.3.1 高光譜成像儀 用型號為VNIR400H和THEMIS- T- FPS2500高光譜成像儀儀器獲取高光譜數據影像。它將自動掃描器、光譜儀和圖像傳感器完全整為一體并且經過精確光譜校正。在二維成像模式下操作，也可以降為常規的推掃系統的狀態，用于遙感監測。相機覆蓋光譜范圍是400～2500nm，光譜寬度0.6nm，分辨率2.8nm。相機做了降噪處理，重約1.95kg。

2.3.2 高光譜成像儀數據采集 燈光采用儀器自帶鹵素燈，數據獲取流程如下：

1) 連接儀器，進行數據的采集準備工作;

2) 調整儀器設備，盡量保證數據采集工作為垂直拍攝，以減少由于入射光線角度問題帶來的誤差;

3) 采集顏料數據，準確控制采集數據的幅寬，防止數據沒有采集完就關閉采集系統;

4) 采集白板數據，白板應盡量垂直鏡頭放置并與采集數據位置一致，以減少位置不同帶來的誤差;

5) 采集暗電流數據，用鏡頭蓋將鏡頭遮住，進行數據采集。建議晚上室內進行，并要關閉室內所有的白熾燈，以減少外來光源的影響帶來誤差。

2.3.3 基于最小噪聲分離變換和掩膜的圖像處理

高光譜遙感數據波段數目多，相鄰波段之間都只相差幾納米，容易造成波段之間相關性大，出現維數災難。為了解決這個的問題，使用最小噪聲分離變換(MNF)算法對高光譜數據進行波段選擇，對數據進行優化，達到剔除噪聲和數據降維的目的。最小噪聲分離變換是對主成分變換(PCA)的一種改進方法。PCA是一種線性變換，變換后各主成分分量彼此之間互不相關，各主成分包含的有效信息和噪聲比例不同，隨著主成分的增加該分量包含的信息量減小。在第一主成分中，包含著原始影像數據中最大的信息量，第二主成分與第一主成分無關，且是除第一分量外其它所有主成分中包含最大的信息量，其余主成分依此類推。但PCA對噪聲比較敏感，在變換后的主成分分量中，信息量大的主成分不一定具有高的信噪比。當某個信息量大的主成分信噪比小時，即包含的噪聲的方差大于信號的方差時，該主成分波段就會形成質量較差的圖像。針對PCA變換的不足，Green和Berman提出最小噪聲分離變換，它不但能判定圖像數據內在的維數(波段數)，剔除數據中的噪聲，而且能減少在進行之后處理中的運算需求量。

為了有選擇地突出某些感興趣信息，并且消除或降低一些其他無關的信息，利用圖像增強的手段來達到這些目的。圖像增強是數字圖像處理的基本方法之一，具有重要的實用價值。對提取的圖像信息進行增強處理，其目的是采用一些技術手段或有效算法提高圖像的清晰度，改善圖像的目視效果。因此，利用圖像增強處理只是增強了對感興趣信息的辨別能力。本工作利用掩膜的方法對MNF變換后的灰度圖像進行效果增強。掩膜的實質就是設定一個灰度閾值n，對于大于n的像素點灰度設為1，小于n的像素點灰度設為0，這樣由原來的灰度圖像轉變為黑白圖像，增加了識別度。

2.3.4 高光譜影像的處理流程 高光譜遙感影像數據量大，波段數目多，光譜分辨率高，具有完整的光譜曲線信息，但波段之間相關性高，出現數據冗余的問題，所以有必要對高光譜數據降低數據量和數據維數，分離圖像數據中的背景信息和噪聲，并保留壁畫的大部分信息。首先對用高光譜成像光譜儀獲取的高光譜影像數據進行預處理，去除自然光和儀器噪聲，同時將圖像的灰度值數據轉換為反射率數據。對校正后的高光譜影像數據進行最小噪聲分離變換，根據最小噪聲分離變換后各波段的特征值曲線和數據累計方差百分比，確定一個適合的閾值。進行最小噪聲分離變換后圖像的大部分信息都集中在前面的波段中，后面的波段含有的大多為噪聲信息。所以查看變換后各波段特征值，根據閾值確定輸出的維數，從而達到數據降維和壓縮的目的。在最小噪聲分離變換后的波段中，結合目視，選擇特征值大，圖像和背景區別大的波段。

其具體實現步驟如下：

1) 數據預處理(輻射校正)：對采集的高光譜原始壁畫數據進行校正，去除儀器噪聲。同時將圖像的灰度值數據轉換為反射率數據；

2) 對校正后的高光譜圖像進行最小噪聲分離變換(MNF)，查看MNF變換后各波段的特征值曲線，根據特征值曲線確定閾值，確定輸出波段數；

3) 在MNF變換后的輸出波段中，結合目視識別，選擇特征值大，圖像清晰的波段。

4) 對低維降噪后的圖像進行掩膜處理，突出顯示提取的字畫信息。

5) 將掩膜后的影像與原始影像進行對比分析。

3 《論道圖》信息提取

3.1 數字正射影像圖

經過數字正射影像圖信息數據的采集及數字正射影像圖的預處理和模型的建立，建立張士保《論道圖》的數字正射影像圖(圖2～3)。

圖2 張士保論道圖數字正射影像圖

圖3 張士保論道圖畫心

3.2 印章信息提取

對校正后的高光譜影像數據進行最小噪聲分離(MNF)變換，把影像數據中的有效信息和噪聲分離，形成新的數據波段。以有效信息為主的波段和以噪聲為主的波段，波段順序按照信噪比從大到小的排列。原始數據的有效信息主要分布在前面特征值較大的波段，而后面的特征值較小的波段主要是以噪聲為主。如圖4為MNF變換后各波段的特征值，從數據可以看出隨著波段數目的增加，特征值逐漸減小。原始數據的有效信息主要分布在前面特征值較大的波段，后面的波段特征值較小主要是以噪聲為主。根據以上信息設定閾值為10，選擇MNF變換后的維數為10，即只需輸出前10個MNF波段。

圖4 特征值曲線

《論道圖》中有兩處印章已經完全看不清(圖5)，通過人眼已近無法識別出印章的內容，右下角的印章相比之下較為清晰，可以清楚地看到印章的輪廓和內容。分別用圖像增強的方法對這兩處印章做處理，為印章的恢復提供一定參考。

圖5 兩處印章數碼影像

通過目視選擇，發現兩處印章MNF第7波段的圖像最為清楚，可以清晰地區別出印章和紙張。因此，選擇第7波段的圖像來進行掩膜處理，轉變成黑白圖像，增加人眼識別度。處理前后效果對比圖像見圖6～11。

圖6 左上角印章照片

圖7 MNF- Band 7圖像

圖8 掩膜處理后印章

圖9 右下角印章照片

圖10 MNF- Band 7圖像

圖11 掩膜處理后印章

Fig.11 After mask effect

3.3 圖像墨線提取

《論道圖》畫心底色由于宣紙長時間老化成暗黃色。通篇由墨線勾勒出山石景色和人物形象，由于線條顏色和背景顏色相差不大，導致人眼對這幅畫的分辨，影像信息的判別和讀取能力降低。通過圖像處理，發現MNF第2波段的灰度圖像突出了畫作中的墨線信息，淡化紙的顏色，提高字體的分辨率，易于辨認，處理前后效果對比見圖12。

圖12 文字部分圖像和MNF- Band 2增強效果

山石部分同樣采用MNF處理，選擇圖像清晰的波段，并將MNF圖像進行拼接，處理結果如下圖13～14所示。處理后圖像清晰地顯示出了山石的輪廓和作者的筆跡。

畫作上有兩個人物形象，描繪了道士與和尚論道的情景。但是從原畫上已經難以分辨出人物的表情，這是由于磨損等原因造成。通過圖像增強，清晰地恢復了畫作上的人物神態以及他們的衣冠體貌特征，對畫作的修復有巨大的參考價值。其處理結果如圖15～16所示。

圖13 假山部分數字影像圖

圖14 MNF- Band 2圖像增強

3.4 隱含信息發掘

隱含信息發掘是指畫面上人眼所不能識別的圖案，通過高光譜處理可以顯現出來。前一小節所述圖案的增強也屬于隱含信息發掘的一種，通過提取墨線突顯了畫作的輪廓信息，作者的畫法技法信息。

無論是從高光譜影像，還是從數碼照片上都無法看出人物衣袖上的圖案，用原畫來對比也無法識別出，然而在MNF第二波段圖像中可以清晰地看出一個披著袈裟的和尚形象，袈裟袖子上有線條和點組成的圖案處理前后見圖17。

圖15 左側人物照片和MNF- Band 2圖像

圖16 右側人照片和MNF- Band 2圖像

圖17 右側人物高光譜影像和MNF- band 2圖像

通過隱含信息的發現，推測和尚人物身上的衣服應該還有相似的圖案，其所批袈裟上都有點組成的線條紋路，處理結果表明原先的推測和實際是相符合的，處理前后效果對比如圖18。

由于人為損害等原因，畫作上有幾處破洞，前人已經對這幅畫做了修補，對破損處做了全色處理。經過高光譜影像的MNF變換，可以清晰地表現出全色區域的位置和面積大小等信息(圖19)。

如圖19所示，人物的衣領和袖口處都有破損，即圖中黑色區域。經過影像的MNF變換，第二波段圖像突顯了全色區域，可以為后期此處的全色提供參考。

3.5 病害信息提取

病害現狀的調查對于字畫修復材料的篩選、修復工藝、工作量等具有重要價值，傳統對字畫病害信息的提取和分析主要利用透明方格法和CAD法。

圖18 右側人物高光譜影像和MNF- band 2處理結果

圖19 全色區域

這兩種方法會耗費大量人力，且效率較低。本研究基于ArcMap軟件對字畫進行病害區域的提取，實現病害信息種類、所占比例等，對于字畫病害的修復有著極為重要的現實意義。

ArcMap是一個可用于數據輸入、編輯、查詢、分析等功能的應用程序，實現如制圖、圖形編輯、圖形分析等功能。ArcMap包含一個復雜的專業制圖和編輯系統，在數據視圖中，對各個圖層進行符號化顯示、分析，從而對字畫的各種病害分開統計。

根據國家文物局紙質文物病害圖繪制標準對每種病害進行分門別類的統計與分析。該幅畫折痕、煙熏污漬比較嚴重，畫面整體被煙熏蒙灰，急需修復，污漬面積分別達到了畫面的0.4%，明顯折痕有48處，病害區域如圖20所示。

圖20 畫心病害統計結果

4 結 論

高光譜成像具有非接觸、波段多、光譜分辨率高等優點，有效地克服了傳統畫作調查的缺點，為文物的保護工作提供了新的視點。張士保《論道圖》色彩信息相對簡單，卻形象生動地描繪了道士與和尚論道的情景。畫家的題字也頗具特點，很有晚清名家的風范。

本研究利用高光譜儀對論道圖進行了隱含信息提取和圖像增強。發現隱含信息有兩處：一是左上角印章信息的提取。原畫上模糊的印章無法識別其中的文字，經過處理后可以看出“士保”兩個字，對畫作的判別有重大意義；二是左側的和尚形象，其衣著并非一樣，而是披著條紋圖案組成的袈裟，更符合人物形象，凸顯了人物的身份。其次是圖像的增強效果，經過處理之后淡化了紙張的顏色，凸顯墨線，加大了背景和筆跡的差別，能清楚地看出文字、假山和人物形象。隱含信息和圖像增強效果對實際工作中的書畫鑒定和書畫修復提供重要的依據。

該幅畫主要病害是折痕，還有小部分的污漬，在軟件中人為勾出折痕和污漬，統計出了折痕的長度以及分部情況，對修復工作有一定的參考價值。

[1] 鞏夢婷， 馮萍莉.高光譜成像技術在中國畫顏料分類和識別上的應用初探——以光譜角填圖(SAM)為例[J]. 文物保護與考古科學， 2014，26(4)：78- 83. GONG Meng- ting， FENG Pin- li.Preliminary study on the application of hyperspectral imaging in the classification of and identification Chinese traditional pigments classification—a case study of spectral angle mapper[J]. Sci Conserv Archaeol，2014，26(4)：78- 83.

[2] Haida F. Advances in multispectral and hyperspectral imaging for archaeology and art conservation[J]. Appl Phys A，2012，106(2)：309- 323.

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[4] 蘆鑫.基于高光譜數據的壁畫信息提取與分析[D].北京：北京建筑工程學院，2012. LU Xin. Information extraction and analysis of wall painting using the hyperspectral imging System[D].Beijing： Beijing University of Civil Engineering and Architectures， 2012.

(責任編輯 謝 燕)

Hyperspectral study of a Qing Dynasty painting

WU Wang- ting1， ZHANG Chen- feng2， GAO Ai- dong3， YAN Xu- dong3， HOU Miao- le2， MA Yan1， REN Jing- yi1

(1.CapitalMuseum，Beijing100045,China; 2.BeijingUniversityofArchitecture,Beijing100041,China; 3.YantaiMuseum,Yantai264001,China)

Hyperspectral cameras can simultaneously collect high spatial resolution and high spectral imaging when used for making close- up photographs. As a nondestructive testing method, hyperspectral technology can make some indistinguishable patterns visible. In this article, hyperspectral camera was used to analyze a Qing Dynasty painting, Lundaotu (“Discussion of doctrines”) by Zhang Shi- bao. Digita land hyperspectral images were collected, using a model VNIR400H camera. The image and the handwriting were enhanced by using MNF(Maximum Noise Fraction), PCA (Principal Components Analysis) methods and a mask and finally a high- resolution image was created. As a result, it is found in this painting two hidden messages that could not be seen with the naked eye.

Hyperspectral; Image enhancement; Hidden messages

2016- 08- 24；

2016- 12- 14

北京市科學技術委員會項目資助(Z121100000312025)

武望婷(1978—)，女，2007年博士畢業于西北大學化學學院，副研究館員，首都博物館技術部，研究方向為文物保護，E- mail： wangtingwu@126.com

1005- 1538(2017)04- 0045- 08

K854

A