基于高光譜成像技術的藝術品鑒定研究

目前，藝術品鑒定需要引入更多的現代分析測試技術，尤其是無損檢測方法。高光譜成像技術(Hyperspectral imaging, HSI)興起于20世紀80年代，它將傳統圖像及光譜技術相結合，不易受檢測對象和環境的限制，能實現高效、無損檢測。對高光譜成像技術采集到的數據進行處理和分析，是其中關鍵性的步驟。

Adam Polak等提出了一種利用支持向量機(Support vector machine， SVM)信號處理與分類的高光譜成像技術，作為藝術品鑒定的方法，發掘其在藝術品鑒偽中的潛力。SVM具有小樣本學習、非線性等特點，可用于解決高維數據分類、抗噪聲影響等問題，是高光譜成像技術統計學習理論的一種有效方法。通過建立顏料光譜庫，采集分析高光譜圖像，證明了訓練的可行性和基于這些數據的分類技術的應用。實驗選取一幅偽造的繪畫作品，使用中波紅外高光譜成像儀(Firefly IR Imager， M Squared Lasers)和一臺近紅外波長高光譜成像相機(Red Eye 1.7， inno-spec GmbH)采集，開發基于SVM識別顏料的算法進行分析，檢測結果發現待測品中使用了在原作繪制時代并不存在的鈦白等顏料，用科技手段實現了該檢測作品的鑒偽操作，論證了紅外(IR)高光譜成像技術在藝術品鑒定中的適用性。

高光譜成像技術在文物科技鑒定領域的應用值得進一步的研究和探索。