高光谱相机在文物颜料鉴定中的应用

高光谱相机成像技术的优势是它可以同时获得所摄景物的图像信息和每个像素的光谱信息，即“图谱合一”，由空间中的像素点可以方便快速的获取该像素点的光谱曲线，由光谱曲线可以快速得到目标物质的空间分布，快速实现了图与谱的交互处理。本文介绍了高光谱相机在文物颜料鉴定中的应用。

文物颜料鉴定的重要性：

中国画有悠久的历史，有丰富的遗产；中国画的表现，有鲜明的艺术特点，在东方以至世界上，自成体系，别具一格。中国历代的绘画名作，几经聚散，一部分因社会原因，如冰火之灾，已经损失；一部分因岁月久远，不知下落，仅见于著录画目；一部分保存下来，今由公私收藏，其中有的流传国外。这些保存下来的名画，应归功于历代的收藏家与鉴赏家。中国画的艺术特点，不仅仅是这些。其他方面，如笔法有三十二种，墨法有十八种，水法有九种，运用得好，出入穷奇，千变万化。所谓“刚柔曲直三五笔，画马意奔腾，画鹰翔太空，画出美人笑，画出千花万卉舞春风。”或者是“点墨落纸，氤氲一片，欲云即云，欲树即树，欲山即山，欲雨即雨，而情韵连绵，教人不胜看”。这样的中国画，无怪乎西方有的美术史论家赞叹道：“中国画，太奇妙！”优秀的中国画，的确“奇妙”，这种“奇妙”，是受到中国数千年灿烂文化的孕育而产生，也是中国历代画家在穷年累月的艺术实践中，花了无数心血的结晶。

任何一幅“奇妙”的中国画都离不开五颜六色的颜料，而且每一幅中国画都有它自己的颜料使用特点，中国画有着上千年的文化历史积淀，其中的颜料作为中国画的物质载体，它的发展变化也流动在五千年文明当中，所以对颜料的研究也可以让我们更好的追溯中国历史文明的变迁，推而广知，对颜料的研究与鉴定甚至可以联系整个世界文明文化的发展与变化，因为在古代，作为物质的颜料当做商品被广泛的交易到国内国外市场，这间接使得国内外的颜料市场成了连接了中西方文明文化的纽带。所以对颜料的宏观研究（颜料的产地、颜料的使用地区）可以为不同时期不同地区的经济文化发展提供参考信息，甚至还可以还原一些不为人知的历史真相。最直接了当的说，颜料鉴定的价值，就是它可以作为文物的年代，产地的参考与佐证、可以为已经褪色的文物提供修复的可靠的参考信息。

目前大部分的文物颜料鉴定的方法有X射线荧光（XRF）、X射线衍射（XRD）、拉曼光谱、红外可见光反射光谱法等。严格的说以上几种方法均是不接触文物但却是微损的颜料鉴定方法，不接触并不代表无损害，对壁画，瓷器等有一定厚度的文物可能影响并不直接，如果对字画等稀薄的文物进行鉴定，稍加不注意就有可能造成不可逆转的损害，所以说以上的方法都是微损的。高光谱技术是通过采集文物表面的红外与可见光反射光谱进行颜料鉴定的，可以同时获得文物表面颜料的光谱曲线以及文物的图像信息，实现了“图谱合一”。可以同时获得文物颜料的位置信息和光谱信息，这是它的优势，与常见的光纤光谱仪相比，高光谱技术可以获得图像拍摄范围内所有点的光谱信息，结合相关处理软件使得数据的处理更加便捷。因为可见光下同一种颜色的颜料并不一定是同一种物质，如果用光纤光谱仪一个一个点的人为获取，显得费时又费力，而且精度也不能得到保证。与其他技术相比，反射光谱法对文物的损害降到最小，故可以对古字画等较稀薄的文物进行颜料的鉴定。

高光谱相机在文物颜料鉴定中的应用：

高光谱相机的成像过程并不复杂，简单的来说高光谱相机分为两个部分——镜头和马达。镜头和普通相机的功能一样就是收集光源，末端通过 CCD将光信号转换成数字信号，最后存储为图片。与普通相机不同的是，高光谱照相机还有马达，马达的作用是可以带动镜头上下移动。因为高光谱相机的镜头前面是一条狭缝，所以当相机不动时，视线中能看到的只有狭缝这一部分区域，马达的作用就是移动镜头让相机看到更多其他区域的图像。

当光线通过狭缝进入相机内部后，首先要通过分光棱镜，将全波段的光进行分解，变为多个波段的光（如蓝波段、绿波段、红波段，具体的分解情况根据相机的光谱采样间隔的大小而定，高光相机一般有很小的光谱采样间隔，一般为 1~20nm，则可见光部分（400nm~700nm）将被分为15~300个波段），每个波段的光通过CCD会记录其波段能量的大小，并以强度（灰度）的形式记录下来。狭缝每次记录一行图像的数据，当每扫完一条狭缝，这一行狭缝中的每一个像素都会记录自己位置上不同波段光的强度，继而形成每个像素自己的光谱曲线。当马达移动结束，就可以记录狭缝移动过程所看到的整幅图像的信息。

高光谱照相机最后采集的数据又叫做高光谱图像立方体，如上图所示，它是由不同波段的图像构成，箭头指向的方向是它的波段方向，从可见光波段到近红外波段，数据就是由这样同一区域不同波段的几十或者几千张图像叠加在一起构成的。通过高光谱图像数据可以获得任意颜料的光谱曲线，然后通过任意颜料的光谱曲线可以利用分类算法得到该种目标物质在空间的分布。我们分别在图像中不同颜料处选取像素点，即可获得该像素点所对应的光谱曲线，如下图所示，我们从中选取了金色对应的光谱曲线，然后使用光谱角填图算法，设置匹配相似度阈值为0.1，即可得到金色颜料在图像空间的分布，如下图所示。