基于多光譜成像技術(shù)的壁畫病害識(shí)別與評(píng)估

摘  要：壁畫作為珍貴文化遺產(chǎn)，長期面臨多種病害的威脅。精準(zhǔn)識(shí)別與科學(xué)評(píng)估壁畫病害，是有效保護(hù)壁畫的前提。本研究聚焦利用多光譜成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)壁畫病害的智能識(shí)別與量化評(píng)估。使用圖像處理與模式識(shí)別算法對(duì)多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)常見壁畫病害類型的自動(dòng)識(shí)別分類，并對(duì)壁畫病害分布范圍、嚴(yán)重程度進(jìn)行量化評(píng)估。該技術(shù)旨在為壁畫保護(hù)工作提供精準(zhǔn)、非接觸的科學(xué)診斷工具，為制定精細(xì)化保護(hù)修復(fù)方案提供數(shù)據(jù)支持。

　　關(guān)鍵詞：多光譜成像；壁畫；病害

　　引言

　　壁畫承載著豐富的歷史和文化信息。然而，受自然侵蝕、環(huán)境污染、人為破壞等因素的影響，許多壁畫面臨著裂縫、剝落、變色等病害威脅。傳統(tǒng)壁畫病害診斷通常為人工目視檢查，這種方法不僅耗時(shí)費(fèi)力，還可能因個(gè)人差異而產(chǎn)生偏差和誤判。

　　隨著光學(xué)科學(xué)的進(jìn)步，尤其是隨著圖像處理技術(shù)的革新，多光譜成像作為一種新興技術(shù)嶄露頭角。通過捕捉多個(gè)特定波長下壁畫的反射光譜數(shù)據(jù)，這一技術(shù)能更為精準(zhǔn)和全面地分析壁畫的狀況，揭示壁畫的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和材料狀態(tài)。理論上，該技術(shù)有助于深入理解壁畫病害的形成機(jī)制，為壁畫保護(hù)提供新的研究視角和技術(shù)手段。實(shí)踐中，它可以提高壁畫病害檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，為壁畫修復(fù)和保護(hù)工作提供科學(xué)依據(jù)。

　　壁畫病害類型與成因

　　根據(jù)《中國大百科全書》第三版，常見的壁畫病害主要有起甲、酥堿、空鼓等。起甲指壁畫顏料層或底色層發(fā)生龜裂，向上卷曲形成小塊狀的凸起。這種現(xiàn)象有時(shí)伴隨顏料層的剝落。起甲通常與顏料膠結(jié)物過多或可溶性鹽的結(jié)晶有關(guān)。針對(duì)這一問題，需要及時(shí)采取措施進(jìn)行修復(fù)和保護(hù)。酥堿指壁畫的地仗層整體酥化，變成粉末狀，隨后逐漸脫落。酥堿現(xiàn)象的出現(xiàn)與可溶性鹽伴隨水汽運(yùn)動(dòng)，以及周圍環(huán)境的濕度波動(dòng)密切相關(guān)。環(huán)境溫度與濕度是對(duì)壁畫材質(zhì)影響最為顯著的兩個(gè)基本因素。［1］空鼓指壁畫背后的地仗層與其依托的墻面或基層之間的黏附力減弱而出現(xiàn)間隙?？展牡某霈F(xiàn)可能是由于支撐體本身的風(fēng)化，或者是可溶性鹽在地仗層和基底層之間的聚集。

　　壁畫病害的形成是一個(gè)復(fù)雜的過程，通常涉及多種自然和人為因素。［2］自然因素包括氣候變化、水鹽作用、生物侵蝕等。氣候變化造成溫濕度變化，影響壁畫材料的穩(wěn)定性，導(dǎo)致顏料層和地仗層收縮膨脹，從而產(chǎn)生裂縫和剝落。水鹽作用則是地下水、雨水或水蒸氣鹽分在壁畫表面沉積形成結(jié)晶，造成壁畫材料的破壞。這些水鹽通常來源于壁畫地仗層中的鹽類物質(zhì)，它們?cè)诃h(huán)境溫度和濕度的變化影響下，會(huì)發(fā)生溶解、結(jié)晶等物理化學(xué)反應(yīng)，從而導(dǎo)致壁畫出現(xiàn)起甲、酥堿、空鼓等現(xiàn)象。霉菌、細(xì)菌等生物侵蝕也會(huì)腐蝕壁畫材料，導(dǎo)致顏料層變色或脫落。

　　人為因素包括不當(dāng)?shù)谋Ｗo(hù)和修復(fù)、環(huán)境污染、游客活動(dòng)等。過去的保護(hù)和修復(fù)方法可能有所不足，長時(shí)間會(huì)導(dǎo)致壁畫受損。游客的觸摸、呼吸等行為也可能對(duì)壁畫造成物理和化學(xué)損害。

　　多光譜成像技術(shù)

　　在文化遺產(chǎn)保護(hù)中的應(yīng)用

　　多光譜成像技術(shù)在文化遺產(chǎn)保護(hù)中的應(yīng)用已取得顯著進(jìn)展。例如，西安建筑科技大學(xué)王慧琴教授團(tuán)隊(duì)與陜西省文物保護(hù)研究院合作，成功將光學(xué)成像、計(jì)算機(jī)人工智能等多學(xué)科融合應(yīng)用于文物科技保護(hù)。他們?cè)谔旖蛩E州獨(dú)樂寺壁畫保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目中，利用多光譜成像技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)壁畫顏料種類、病害情況以及隱藏歷史信息的精確識(shí)別，為壁畫的保護(hù)和修復(fù)提供了科學(xué)依據(jù)。

　　該團(tuán)隊(duì)還與中國社會(huì)科學(xué)院考古研究所、陜西省文物保護(hù)研究院等專業(yè)單位共同編寫了《館藏墓室壁畫數(shù)字修復(fù)技術(shù)》等著作，并申請(qǐng)了20余項(xiàng)專利［3］；參與了多項(xiàng)國家級(jí)文物保護(hù)項(xiàng)目，如漢長安城未央宮出土骨簽的整理與研究、石窟文物本體風(fēng)化病害評(píng)估系統(tǒng)及保護(hù)技術(shù)研究等。

　　在獨(dú)樂寺壁畫保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目中，由于壁畫規(guī)模宏大、圖案復(fù)雜，保護(hù)修復(fù)工作難度極大。王慧琴教授團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套詳細(xì)的數(shù)字?jǐn)z影采集方案，并運(yùn)用多光譜成像設(shè)備進(jìn)行高精度拍攝。數(shù)據(jù)采集過程存在環(huán)境條件限制等難題，但通過圖像配準(zhǔn)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，團(tuán)隊(duì)解決了上千幅分鏡頭成像數(shù)據(jù)的拼接問題，實(shí)現(xiàn)了大尺度壁畫的高精度數(shù)字化。

　　多光譜成像技術(shù)在

　　壁畫病害識(shí)別中的應(yīng)用

　　圖像處理技術(shù)是壁畫病害識(shí)別的核心，它涉及圖像獲取、增強(qiáng)、分割和特征提取等步驟。處理壁畫圖像，可以提取病害區(qū)域的特征，為后續(xù)的病害識(shí)別和分析提供數(shù)據(jù)支持。例如，可以使用Canny算子提取的邊緣作為約束條件計(jì)算召回率，在不斷的迭代過程中找到滿足召回率標(biāo)準(zhǔn)的參數(shù)值，將聚類中心的值固定，再對(duì)緊湊度進(jìn)行迭代，直到達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，最終獲得最優(yōu)參數(shù)值。［4］計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別等技術(shù)可以幫助研究者從大量的壁畫圖像中快速準(zhǔn)確地識(shí)別出病害區(qū)域，提高病害識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性。深度學(xué)習(xí)敦煌壁畫的數(shù)據(jù)，人工智能可以診斷壁畫病害，自動(dòng)高效地進(jìn)行病害分割與識(shí)別。［5］地理信息系統(tǒng)技術(shù)以其強(qiáng)大的空間信息處理能力，在數(shù)據(jù)的錄入、管理、查詢、分析和展示等方面展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，成為地理信息高效處理的利器。［6］通過對(duì)壁畫不同類型病害和不同演變時(shí)期的形貌圖像特征進(jìn)行分析，圖像分析技術(shù)可以在超越人眼識(shí)別局限的相對(duì)微觀層面上，探索基于圖像比對(duì)和差異分析的壁畫病害演變監(jiān)測(cè)技術(shù)，完善壁畫病害演變程度的定量分析方法與標(biāo)準(zhǔn)。

　　結(jié)語

　　通過對(duì)壁畫進(jìn)行非侵入式的光譜掃描，研究人員能夠獲取壁畫表面的詳細(xì)光譜信息。這些信息不僅包括可見光范圍內(nèi)的顏色數(shù)據(jù)，還包括紅外、紫外等不可見波段的信息。這些豐富的數(shù)據(jù)為壁畫病害的識(shí)別、顏料種類的鑒定以及歷史痕跡的揭示提供了強(qiáng)有力的支持。該技術(shù)還能夠幫助研究者提取壁畫線稿，獲取壁畫顏料在不同波段下的光譜信息。這些信息對(duì)于理解中國古代壁畫繪畫技法、識(shí)別古代彩繪文物顏料等具有重要意義。

文章來源：《大河美術(shù)報(bào)》http://m.00559.cn/w/qk/35647.html