基于高光谱技术对一幅清代画信息提取研究

武望婷，张陈锋，高爱东，闫旭东，侯妙乐，马 燕，任静怡

(1． 首都博物馆，北京 100045； 2． 北京建筑大学，北京 100044； 3． 烟台博物馆，山东烟台 264001)

基于高光谱技术对一幅清代画信息提取研究

武望婷1，张陈锋2，高爱东3，闫旭东3，侯妙乐2，马 燕1，任静怡1

(1． 首都博物馆，北京 100045； 2． 北京建筑大学，北京 100044； 3． 烟台博物馆，山东烟台 264001)

高光谱仪作为一种无损检测方法，其“图谱合一”的特性使很多在正射影像上无法区分的类别变得可分。因此，本研究以清代张士保《论道图》为例，利用高光谱相机采集影像，经过最小噪声分离变换、主成分变换、掩膜等处理对画作的墨线进行了提取，实现了图像增强效果，并且发现了两处人眼无法识别的隐含信息。图像增强及隐含信息的发现对书画鉴定、修复提供重要依据，并开拓了新视野。

高光谱；图像增强；隐含信息

0 引 言

绘画是历史与艺术结合的产物，从不同的方面反映了各个历史时期的经济文化发展状况和意识形态，其信息有助于帮助考古学家深入了解历史的发展轨迹及状态，分析早期艺术家的绘画技法，并有利于制定合理的保护和修复方案，并为书画鉴定提供依据。

随着时间的推移，古字画会受到不同程度的损害，存在一定的病害，一些被覆盖的修补信息很难被裸眼识别，由于文物的特殊性也难以取样调查。传统的调查方法如取样，目视判别等方法由于其效率低、受主观因素影响大和对画作产生不可逆转的损害等特点已然不再适用于古字画的信息发掘，使书画的科学鉴定和修复遇到了瓶颈，另外对画家个人习惯和成画过程也缺失了考证。

高光谱成像具有非接触、波段多、光谱分辨率高等优点，有效地克服了传统书画调查的缺点，为文物保护工作提供了新视点，弥补了传统多光谱成像技术在波段数及精细表达方面的不足，具有非常广阔的波谱覆盖范围。除此之外，可获取丰富全面的画作影像信息，同时也使得画作信息的精细表达成为可能；高光谱成像技术除了具有普通影像所包含的空间域信息外，还可提供影像中每个像元的光谱域信息，即所谓的“谱像合一”。国内外对高光谱的研究主要集中在油画、壁画和中国画的颜料方面[1-4]。

本研究主要以图像增强和隐含信息的发现为目的，分别利用波段范围400～1000nm和1000～2500nm的高光谱成像仪采集了清代名家张士保的一幅字画。运用遥感软件处理后清晰地展现画作由于时间的推移被覆盖的信息。如颜色被修补、笔迹被修改、画作曾被污损等。这些用肉眼无法甄别的信息在经过一系列科学复杂的软件处理后将被清晰呈现，从而为隐含信息的发掘与分析提供了充分的科学依据。

1 测试概括介绍

1.1 论道图背景介绍

张士保(1805～1878)字鞠如，号菊如。山东掖县(今莱州市)掖城人。清代画家、学者，嗜好金石文字，其行、楷、篆、隶，无所不精，尤以钟鼎文见长，他创作的诗文别有一种趣味，而最负盛名的则是画。山水、花鸟，不落恒蹊，尤工人物，悉宗古法。人物画笔意古雅，形态静穆，深得陈洪绶、崔子忠一派承宗古法的真传。《三续掖县志》中称张士保：“性孝友，事亲以养，有文誉，才隽学博，善抚钟鼎文，工画”。

他的《云台十八将图》、《罗汉图》、《麻姑献寿图》等人物画，甚得吴道子“吴带当风”的笔法，线条极为洗炼、流畅，显示了极高的艺术功底。张士保的书法成就主要表现在金文和行楷书方面。他的金文采用大小错落的布局方法，字或取纵势，或取横势。用笔方面，起笔、收笔不露锋芒，极富金石气息，使他成为那个时代金文书法中的佼佼者。这幅《论道图》(烟台博物馆三级藏品)也是出自这位晚清名家之手，画中有假山为背景，描述了两个道士激烈讨论的情景。这幅古字画具有珍贵的考古价值和文化价值，而且在长久保存过程中，自然环境(潮湿、高温、光照、灰尘)或人为保护不当造成古代书画出现不同程度的老化和褪色。图中的主要病害包括：左上角的文字不清晰；左上角印章模糊不清，无法识别印章内容；假山和人物线条不够明显，人物脸部无法看清；右侧人物衣袖处的线条肉眼无法识别。这幅画的色调黯淡，而大部分是用墨线勾勒出的图案，随着时间变长，渐渐变得模糊不清，区分度不高。

1.2 仪器及技术

高光谱成像相机型号为VNIR400H和THEMIS- T- FPS2500，并利用佳能5D Mark II单反相机获取的高清数码相片。

数字正射影像制作是利用近景摄影、测量影像和相对控制测量控制点成果，经过内定向、外定向、核线重采样、影像匹配，空间建模，纹理贴图等过程，最后进行正射校正生成正射影像。

高光谱成像系统包含的波段主要是可见光及部分近红外，波长范围为400～2500nm，波长间隔约为0.67nm。波段分布均匀、密集，为图像处理分析提供了充足的空间及波谱信息。

2 数字正射图数据采集及处理

2.1 数据正射影像数据的采集

数字正射影像的生成包括外业采集和内业处理两部分。字画的外业采集由数字相机拍摄，其拍摄站点一般围绕字画一周设立，照片数量由字画的大小决定。在拍摄过程中，尽量保持垂直拍摄，照片重叠度约80%，且每拍一张照片及时检查照片质量。拍摄完成后，准确记录拍摄站点的位置及顺序，并测量记录字画感兴趣区域的尺寸，用于正射影像的准确定标。照片大小6.65M/张，张数25张。拍摄示意图见图1。

图1 拍摄示意图

2.2 数据正射影像数据的处理

同传统的摄影测量方式不同，数字摄影测量所处理的原始影像是数字影像，它必须用高精度的扫描仪将原始的摄影测量所获取的像片扫描成数字影像文件。因此数字影像实际上是一个灰度矩阵表达为空间上的灰度函数。在数字影像的基础上，对齐照片完成数字影像的相互定向，然后对完成定向的影像数据通过后方交会的方法完成影像间密集点云的建立，并在此基础上生成网格。然后对生成的网格数据进行纹理贴图，通过实测的古代字画的实际尺寸添加控制点，完成古代字画影像的正射影像图。

2.3 高光谱成像数据采集及处理

2.3.1 高光谱成像仪 用型号为VNIR400H和THEMIS- T- FPS2500高光谱成像仪仪器获取高光谱数据影像。它将自动扫描器、光谱仪和图像传感器完全整为一体并且经过精确光谱校正。在二维成像模式下操作，也可以降为常规的推扫系统的状态，用于遥感监测。相机覆盖光谱范围是400～2500nm，光谱宽度0.6nm，分辨率2.8nm。相机做了降噪处理，重约1.95kg。

2.3.2 高光谱成像仪数据采集 灯光采用仪器自带卤素灯，数据获取流程如下：

1) 连接仪器，进行数据的采集准备工作;

2) 调整仪器设备，尽量保证数据采集工作为垂直拍摄，以减少由于入射光线角度问题带来的误差;

3) 采集颜料数据，准确控制采集数据的幅宽，防止数据没有采集完就关闭采集系统;

4) 采集白板数据，白板应尽量垂直镜头放置并与采集数据位置一致，以减少位置不同带来的误差;

5) 采集暗电流数据，用镜头盖将镜头遮住，进行数据采集。建议晚上室内进行，并要关闭室内所有的白炽灯，以减少外来光源的影响带来误差。

2.3.3 基于最小噪声分离变换和掩膜的图像处理

高光谱遥感数据波段数目多，相邻波段之间都只相差几纳米，容易造成波段之间相关性大，出现维数灾难。为了解决这个的问题，使用最小噪声分离变换(MNF)算法对高光谱数据进行波段选择，对数据进行优化，达到剔除噪声和数据降维的目的。最小噪声分离变换是对主成分变换(PCA)的一种改进方法。PCA是一种线性变换，变换后各主成分分量彼此之间互不相关，各主成分包含的有效信息和噪声比例不同，随着主成分的增加该分量包含的信息量减小。在第一主成分中，包含着原始影像数据中最大的信息量，第二主成分与第一主成分无关，且是除第一分量外其它所有主成分中包含最大的信息量，其余主成分依此类推。但PCA对噪声比较敏感，在变换后的主成分分量中，信息量大的主成分不一定具有高的信噪比。当某个信息量大的主成分信噪比小时，即包含的噪声的方差大于信号的方差时，该主成分波段就会形成质量较差的图像。针对PCA变换的不足，Green和Berman提出最小噪声分离变换，它不但能判定图像数据内在的维数(波段数)，剔除数据中的噪声，而且能减少在进行之后处理中的运算需求量。

为了有选择地突出某些感兴趣信息，并且消除或降低一些其他无关的信息，利用图像增强的手段来达到这些目的。图像增强是数字图像处理的基本方法之一，具有重要的实用价值。对提取的图像信息进行增强处理，其目的是采用一些技术手段或有效算法提高图像的清晰度，改善图像的目视效果。因此，利用图像增强处理只是增强了对感兴趣信息的辨别能力。本工作利用掩膜的方法对MNF变换后的灰度图像进行效果增强。掩膜的实质就是设定一个灰度阈值n，对于大于n的像素点灰度设为1，小于n的像素点灰度设为0，这样由原来的灰度图像转变为黑白图像，增加了识别度。

2.3.4 高光谱影像的处理流程 高光谱遥感影像数据量大，波段数目多，光谱分辨率高，具有完整的光谱曲线信息，但波段之间相关性高，出现数据冗余的问题，所以有必要对高光谱数据降低数据量和数据维数，分离图像数据中的背景信息和噪声，并保留壁画的大部分信息。首先对用高光谱成像光谱仪获取的高光谱影像数据进行预处理，去除自然光和仪器噪声，同时将图像的灰度值数据转换为反射率数据。对校正后的高光谱影像数据进行最小噪声分离变换，根据最小噪声分离变换后各波段的特征值曲线和数据累计方差百分比，确定一个适合的阈值。进行最小噪声分离变换后图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为噪声信息。所以查看变换后各波段特征值，根据阈值确定输出的维数，从而达到数据降维和压缩的目的。在最小噪声分离变换后的波段中，结合目视，选择特征值大，图像和背景区别大的波段。

其具体实现步骤如下：

1) 数据预处理(辐射校正)：对采集的高光谱原始壁画数据进行校正，去除仪器噪声。同时将图像的灰度值数据转换为反射率数据；

2) 对校正后的高光谱图像进行最小噪声分离变换(MNF)，查看MNF变换后各波段的特征值曲线，根据特征值曲线确定阈值，确定输出波段数；

3) 在MNF变换后的输出波段中，结合目视识别，选择特征值大，图像清晰的波段。

4) 对低维降噪后的图像进行掩膜处理，突出显示提取的字画信息。

5) 将掩膜后的影像与原始影像进行对比分析。

3 《论道图》信息提取

3.1 数字正射影像图

经过数字正射影像图信息数据的采集及数字正射影像图的预处理和模型的建立，建立张士保《论道图》的数字正射影像图(图2～3)。

图2 张士保论道图数字正射影像图

图3 张士保论道图画心

3.2 印章信息提取

对校正后的高光谱影像数据进行最小噪声分离(MNF)变换，把影像数据中的有效信息和噪声分离，形成新的数据波段。以有效信息为主的波段和以噪声为主的波段，波段顺序按照信噪比从大到小的排列。原始数据的有效信息主要分布在前面特征值较大的波段，而后面的特征值较小的波段主要是以噪声为主。如图4为MNF变换后各波段的特征值，从数据可以看出随着波段数目的增加，特征值逐渐减小。原始数据的有效信息主要分布在前面特征值较大的波段，后面的波段特征值较小主要是以噪声为主。根据以上信息设定阈值为10，选择MNF变换后的维数为10，即只需输出前10个MNF波段。

图4 特征值曲线

《论道图》中有两处印章已经完全看不清(图5)，通过人眼已近无法识别出印章的内容，右下角的印章相比之下较为清晰，可以清楚地看到印章的轮廓和内容。分别用图像增强的方法对这两处印章做处理，为印章的恢复提供一定参考。

图5 两处印章数码影像

通过目视选择，发现两处印章MNF第7波段的图像最为清楚，可以清晰地区别出印章和纸张。因此，选择第7波段的图像来进行掩膜处理，转变成黑白图像，增加人眼识别度。处理前后效果对比图像见图6～11。

图6 左上角印章照片

图7 MNF- Band 7图像

图8 掩膜处理后印章

图9 右下角印章照片

图10 MNF- Band 7图像

图11 掩膜处理后印章

Fig.11 After mask effect

3.3 图像墨线提取

《论道图》画心底色由于宣纸长时间老化成暗黄色。通篇由墨线勾勒出山石景色和人物形象，由于线条颜色和背景颜色相差不大，导致人眼对这幅画的分辨，影像信息的判别和读取能力降低。通过图像处理，发现MNF第2波段的灰度图像突出了画作中的墨线信息，淡化纸的颜色，提高字体的分辨率，易于辨认，处理前后效果对比见图12。

图12 文字部分图像和MNF- Band 2增强效果

山石部分同样采用MNF处理，选择图像清晰的波段，并将MNF图像进行拼接，处理结果如下图13～14所示。处理后图像清晰地显示出了山石的轮廓和作者的笔迹。

画作上有两个人物形象，描绘了道士与和尚论道的情景。但是从原画上已经难以分辨出人物的表情，这是由于磨损等原因造成。通过图像增强，清晰地恢复了画作上的人物神态以及他们的衣冠体貌特征，对画作的修复有巨大的参考价值。其处理结果如图15～16所示。

图13 假山部分数字影像图

图14 MNF- Band 2图像增强

3.4 隐含信息发掘

隐含信息发掘是指画面上人眼所不能识别的图案，通过高光谱处理可以显现出来。前一小节所述图案的增强也属于隐含信息发掘的一种，通过提取墨线突显了画作的轮廓信息，作者的画法技法信息。

无论是从高光谱影像，还是从数码照片上都无法看出人物衣袖上的图案，用原画来对比也无法识别出，然而在MNF第二波段图像中可以清晰地看出一个披着袈裟的和尚形象，袈裟袖子上有线条和点组成的图案处理前后见图17。

图15 左侧人物照片和MNF- Band 2图像

图16 右侧人照片和MNF- Band 2图像

图17 右侧人物高光谱影像和MNF- band 2图像

通过隐含信息的发现，推测和尚人物身上的衣服应该还有相似的图案，其所批袈裟上都有点组成的线条纹路，处理结果表明原先的推测和实际是相符合的，处理前后效果对比如图18。

由于人为损害等原因，画作上有几处破洞，前人已经对这幅画做了修补，对破损处做了全色处理。经过高光谱影像的MNF变换，可以清晰地表现出全色区域的位置和面积大小等信息(图19)。

如图19所示，人物的衣领和袖口处都有破损，即图中黑色区域。经过影像的MNF变换，第二波段图像突显了全色区域，可以为后期此处的全色提供参考。

3.5 病害信息提取

病害现状的调查对于字画修复材料的筛选、修复工艺、工作量等具有重要价值，传统对字画病害信息的提取和分析主要利用透明方格法和CAD法。

图18 右侧人物高光谱影像和MNF- band 2处理结果

图19 全色区域

这两种方法会耗费大量人力，且效率较低。本研究基于ArcMap软件对字画进行病害区域的提取，实现病害信息种类、所占比例等，对于字画病害的修复有着极为重要的现实意义。

ArcMap是一个可用于数据输入、编辑、查询、分析等功能的应用程序，实现如制图、图形编辑、图形分析等功能。ArcMap包含一个复杂的专业制图和编辑系统，在数据视图中，对各个图层进行符号化显示、分析，从而对字画的各种病害分开统计。

根据国家文物局纸质文物病害图绘制标准对每种病害进行分门别类的统计与分析。该幅画折痕、烟熏污渍比较严重，画面整体被烟熏蒙灰，急需修复，污渍面积分别达到了画面的0.4%，明显折痕有48处，病害区域如图20所示。

图20 画心病害统计结果

4 结 论

高光谱成像具有非接触、波段多、光谱分辨率高等优点，有效地克服了传统画作调查的缺点，为文物的保护工作提供了新的视点。张士保《论道图》色彩信息相对简单，却形象生动地描绘了道士与和尚论道的情景。画家的题字也颇具特点，很有晚清名家的风范。

本研究利用高光谱仪对论道图进行了隐含信息提取和图像增强。发现隐含信息有两处：一是左上角印章信息的提取。原画上模糊的印章无法识别其中的文字，经过处理后可以看出“士保”两个字，对画作的判别有重大意义；二是左侧的和尚形象，其衣着并非一样，而是披着条纹图案组成的袈裟，更符合人物形象，凸显了人物的身份。其次是图像的增强效果，经过处理之后淡化了纸张的颜色，凸显墨线，加大了背景和笔迹的差别，能清楚地看出文字、假山和人物形象。隐含信息和图像增强效果对实际工作中的书画鉴定和书画修复提供重要的依据。

该幅画主要病害是折痕，还有小部分的污渍，在软件中人为勾出折痕和污渍，统计出了折痕的长度以及分部情况，对修复工作有一定的参考价值。

[1] 巩梦婷， 冯萍莉.高光谱成像技术在中国画颜料分类和识别上的应用初探——以光谱角填图(SAM)为例[J]. 文物保护与考古科学， 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.

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(责任编辑 谢 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

北京市科学技术委员会项目资助(Z121100000312025)

武望婷(1978—)，女，2007年博士毕业于西北大学化学学院，副研究馆员，首都博物馆技术部，研究方向为文物保护，E- mail： wangtingwu@126.com

1005- 1538(2017)04- 0045- 08

K854

A