主成分分析法在红山文化玉璧研究中的初步应用

摘要：本文利用可见近红外高光谱成像仪采集红山文化牛河梁遗址出土的一件玉璧的高光谱数据。利用主成分分析法对玉璧图像进行增强显示，提取玉璧表面纹理特征，根据纹理特征选取感兴趣区输出特征光谱曲线，观察比对特征曲线差异，分析成分种类数量，最后根据特征光谱曲线进行光谱角填图，得到整件玉璧的成分分布图。结果表明，以上分析可以清晰地显示整块玉璧的各成分分布区域，该方法可以为XRF、FT-IR、XRD等微区检测方法提供明确的成分区域指引。

关键词：主成分分析法；红山文化；玉璧

牛河梁遗址位于辽宁省朝阳市建平县，属于红山文化晚期，规模宏大，是距今5800—5200年左右的古国时代第一阶段的代表，该遗址从1983年开始正式发掘，总计出土玉器一百余件。除玉器外，牛河梁遗址还出土了陶器、石器和骨器等文物，牛河梁遗址庙、坛、冢的发现和随葬玉器的出土，为中华五千年的文明史提供了有力的实证。牛河梁遗址出土的玉器种类包括玉环、双联玉璧、马蹄形玉箍、玉猪龙、玉璧、方形玉饰、棒形玉器、勾云形玉饰等，工艺精美，加工技术发达，造型上追求神似，别具风格[1]。

目前，运用现代分析技术对玉器进行检测与研究的方法主要包括X射线衍射分析法（X-Ray Diffraction，XRD），X射线荧光光谱分析法（X-Ray Fluorescence，XRF），傅立叶变换红外光谱法（FT-IR），拉曼光谱法（Raman）等[2]，这些方法可以对玉器的内部和表面成分进行检测分析，具有较高的灵敏度和分辨率。但是，由于玉料属于多晶集合体，成分复杂，上述检测方法皆属于微区分析，检测区域的大小只有几个微米到几百个微米，很难对整件玉器进行全面的扫描，故代表性不强。高光谱成像技术起源于20世纪末，是航空遥感领域的前沿技术之一[3]。通过高光谱成像技术获取的数据既包含精细的光谱信息，同时也包含二维的空间信息[4]。高光谱成像技术可同时获取图像信息与光谱信息，由于具有快速、无损的特点，近年来在文物研究领域得到越来越广泛的应用。

本文利用可见近红外高光谱成像技术获取牛河梁红山文化遗址出土的一件玉璧的高光谱数据。利用主成分分析法增强信息，降低数据维数，提取玉璧表面纹理特征，之后根据表面纹理特征选取感兴趣区，通过遥感处理软件计算输出特征光谱曲线，分析玉璧表面成分种类，最后利用输出的特征光谱曲线进行光谱角填图，得到整件玉璧的成分分布图。经过以上处理，整块玉璧的各成分分布区域可以清晰地显示，该方法可以为以现代科学原理为基础的微区检测方法提供明确的区域成分引导，具有重要的研究和应用价值。

一、数据采集仪器及参数

采用THEMIS-VNIR/400H高光谱成像系统采集玉璧的高光谱数据。数据采集系统的组成包括图像光谱仪（ImSpector V10E-QE），镜头（XNP 1.4/23-0302），F1.4，焦距23 mm，两盏直流调节装置控制的250 W石英卤素钨丝灯（LOWEL-PRO），有效像素为1389个的线阵CCD摄像机（SONY CX285AL）和便携式计算机等，钨丝灯的光谱范围在可见近红外区域。高光谱相机的主要参数：光谱范围400～1000 nm；光谱通道/带800；视场范围30 degrees；光谱分辨率2.8 nm；像元大小6.45 μm×6.45 μm；动态范围14 bits；帧频28 MHz。采集玉璧的高光谱数据时除便携式计算机外，其余部件被置于一个表面覆盖黑布的铝合金框架内，达到采集高光谱图像时屏蔽周围环境光干扰的目的。

二、研究样本

本文研究对象为牛河梁红山文化遗址出土的一件玉璧，在辽宁省博物馆古代辽宁基本陈列展厅展出，玉璧呈黄绿色，部分表面泛白，器体较大，外廓为圆角方形，内孔近圆形，边缘中部钻一小孔，可穿绳系挂（图1）。

三、数据采集

在采集玉璧的高光谱图像数据前，先将玉璧平稳地放在采集系统的载物台上，打开直流光源，再打开采集软件HyperVisual，依据曝光程度，不断更改曝光时间，调实焦距，直至获得的高光谱图像画面整体清晰，亮度分部均匀，高光谱数据的曲线曝光率不低于6000，也不高于上限。经过对曝光时间和焦距的调整，玉璧高光谱的最终参数为曝光时间70 ms，物距65 cm，光圈5.6。数据采集基于推扫型成像，入射狭缝位于准直系统的前焦面上。玉璧的入射光经准直光学系统准直后，通过光栅和棱镜分光。成像系统将光能按照波长的顺序成像在探测器的不同位置上，相当于在垂直于狭缝方向，玉璧与狭缝做一维的相对运动，扫描后可以得到整件玉璧的平面信息及400～1000 nm内各波段的光谱信息。也就是说，获得的玉璧高光谱数据既含有单个像素的光谱维信息，也含有单个波段下整幅玉璧的图像信息。

四、高光谱数据的校正

由于玉璧表面呈凹凸状，不是完全平整的，两盏钨丝灯因角度关系，提供的不同波长下的光源强度不是均匀分布的，同时高光谱仪的镜头中存在暗电流，这样会造成所采集的玉璧高光谱数据，在光源强度较弱的波长下所获得的高光谱图像噪声较大，因此要进行后续的数据分析，必须对采集的原始高光谱数据进行预处理校正，消除暗电流和噪声的影响。在与玉璧高光谱数据采集条件相同的情况下，先扫描反射率标定为99%的白色校正板，然后盖上高光谱相机的镜头盖，采集反射率为0的文件，打开采集系统自带的HyperVisual软件，校正界面输入暗电流文件和白板校正文件进行反射率校正，反射率校正后进行噪声处理，噪声处理后根据高光谱图像和原图像关系进行垂直或者水平变换，将高光谱图像变换成原图像即可。

五、主成分分析增强纹理特征

由于高光谱图像数据较大且各波段之间通常高度相关，为了去除波段之间的冗余信息，提高运算效率，运用主成分分析法可以将多波段图像数据压缩到有效的少数几个波段，增强高光谱图像信息含量、隔离噪声及减少数据维数，能够生成饱和度更高的彩色图像[5]。玉璧在400～1000 nm光谱区的所有波段经过主成分分析后得到了前4个PC图像（图2）。从图2可以看出，前3个PC图像保留了玉璧原始图像的绝大部分信息，PC-4图像则包含了较多的噪声信息，不可利用。再观察前3个PC图像，PC-1图像包含的原始数据最多，但这些信息区别不明显，不利于观察玉璧的纹理特征。相比较而言，PC-3图像信息区别明显，所以更适合玉璧纹理特征的提取。

六、特征光谱的提取与分析

感兴趣区是要处理分析的高光谱图像的一部分，通过遥感数据处理软件在高光谱图像上直接选择或设定一定的阈值等方式而生成。感兴趣区可以是不规则的形状，如点、线、面等。文物研究领域一般选择含有一定像素的面作为感兴趣区，选取的感兴趣区通常用来提取分类的统计信息及其他操作。根据图2中纹理特征明显的PC-3图像选取四个感兴趣区（图3），每个感兴趣区由100～150个像素点组成，这样选取的玉璧表面感兴趣区域更具代表性。经过遥感数据处理软件计算输出每个感兴趣区的特征光谱曲线（图4），之后对特征光谱曲线进行比对观察，分析玉璧的成分种类。

通过图4观察输出的四条特征光谱曲线发现：T1、T2、T3、T4四条曲线都在950nm波段处表现出光谱吸收，此现象可能是玉璧的独有特征；T4曲线与T1、T2和T3曲线有明显区别，T4曲线在近红外波段区域反射值明显高于其他三条曲线；T2曲线与T3曲线相近，但两条曲线在600nm～750nm区间的局部极大值有少许差别，T1曲线的局部极大值在625nm～775nm区间，而且与T2和T3曲线的局部极大值差别明显；因此通过特征光谱曲线的分析可以将整块玉璧分为四种成分。

七、光谱角填图

光谱角填图是一种光谱自动监督分类的方法，它将像元的波谱响应看作向量空间中的矢量，向量维度等于波段数，通过影像波谱同单一波谱进行比较，计算两个波谱之间的广义夹角来确定两者之间的匹配程度。光谱角填图提供了一种物质波谱填图的捷径和更多的分类细节，能够更好地显示不同成分的区域分布，极大地方便了文物研究和分析检测。通过感兴趣区输出的四条特征光谱曲线对整件玉璧进行光谱角填图处理，所得的图像（图5）除采集高光谱数据时高亮的部分外，其余区域基本被填满，四条特征光谱曲线所代表的物质成分在整件玉璧的区域分布清晰、明确。在光谱角填图的基础上，使用微区检测方法对玉璧进行成分分析，检测过程更具目的性，区域性更加准确，结果更具代表性。

八、结语

本文通过高光谱成像系统采集了红山文化牛河梁遗址出土的一件玉璧的高光谱数据，为了分析整件玉璧的成分种类及成分的区域分布，笔者采用主成分分析法提取玉璧表面纹理特征，根据纹理特征选取感兴趣区输出特征光谱曲线，通过对特征光谱曲线比对分析，判断玉璧主要有四种成分，最后利用特征光谱曲线进行光谱角填图，得到整件玉璧完整的成分分布图。结果表明，以上处理可以清晰地显示整块玉璧的各成分分布区域，该方法可以为其他现代微区检测方法提供明确的成分区域指引。本研究只采用了一件红山文化玉璧进行初步研究，虽然取得了比较理想的结果，但后续诸如如何获取玉璧的纯净像元、段元光谱提取及输出，确认段元光谱的物质成分等还需要进一步的探索。

作者简介

栗荣贺，男，汉族，文博副研究馆员，研究方向为可移动文物分析检测及保护修复。

参考文献

[1]杨晶.苏秉琦学术遗产与辽西史前玉器研究[J].中国历史文物，2010（1）：2，16-19，25，89-93.

[2]王荣，冯敏，吴卫红，等.拉曼光谱在薛家岗古玉测试分析中的应用[J].光谱学与光谱分析，2005（9）：1422-1425.

[3]王志平，杨建峰，薛彬，等.利用高光谱数据进行地物识别分类研究[J].光子学报，2008（3）：561-565.

[4]李江波，饶秀勤，应义斌，等.基于高光谱成像技术检测脐橙溃疡[J].农业工程学报，2010（8）：222-228.

[5]芦鑫.基于高光谱数据的壁画信息提取与分析[D].北京：北京建筑工程学院，2012：16-18.