高光谱和拉曼光谱的比较
——以亚美尼亚手稿为例

2020-12-01 12:22裔传臻
文物保护与考古科学 2020年2期
关键词:曼光谱亚美尼亚波长

亚美尼亚手稿因其独特的艺术性享誉于世,对其装饰颜料的研究能够帮助制定保护修复方案、研究颜料制作历史、贸易路线和文化交流等等。拉曼光谱是常用的颜料分析手段,但其光斑较小,不适用于大面积颜料区域的分析。高光谱是一种反射光谱,能够快速扫描大面积区域,对于大面积颜料的识别有潜在的优势。

分析仪器:

高光谱:VNIR1003B-10147型高光谱,光谱采集范围380~1 000 nm,光谱分辨率0.64 nm。采用线扫描,每行1 600像素。光源为由Techniquip 21DC控制的卤素灯。

拉曼光谱:自行研发的专门用于文物颜料分析的拉曼光谱仪,可以原位分析较大尺寸的手稿。激光光源632.8 nm,光谱范围91~2 577 cm-1,光斑大小约30 μm。

样品与分析流程:

牛津大学博德莱恩图书馆藏的六份亚美尼亚手稿。

以拉曼光谱的颜料分析结果为基础,比较5个不同高光谱数据库和使用SAM(光谱角分类)、SFF(光谱特征拟合)以及BE(二进制编码)3种不同算法的高光谱颜料分析结果。

数据库:

数据库1的数据采集于绘制在与18世纪艺术家所使用的相似纸张、并且可能用于亚美尼亚手稿上的40种Kremer颜料;数据库2的数据采集于手稿样品之一MS Arm g4上的18种颜料;数据库3的为数据库1、2的合集;数据库4的数据来自于网上公开发表的反射光谱数据共55种;数据库5的数据选自于数据库4中可能用于亚美尼亚手稿上的颜料11种。

结果与讨论:

使用剪裁波长范围可将高光谱识别的精度提高38%~54%。在剪裁波长情况下,结果最优的算法是BE法(67%的成功率)。如果使用默认波长设置,SAM是最差的算法(9%成功)。总体来说,成功率最好的是使用数据库2、剪裁波长范围和BE算法(93%成功率),最低的是使用数据库1、SAM算法和默认波长范围(9%)。在大多数情况下,SFF算法的成功率高于SAM算法,并且在默认波长设置下的成功率基本也是最高的。

高光谱在颜料分析中有很大的应用潜力,数据库是影响匹配率的重要因素之一,使用与文物更相似、更集中的颜料所组成的数据库能提高匹配结果。建议将高光谱与其他分析技术如拉曼光谱、XRF等结合使用。此外,高光谱的SFF算法值得更多关注,尽管目前SAM是使用较多的算法。

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