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          解密考古新技術:三星堆與高光譜成像的奇妙結合

          來源:江蘇雙利合譜科技有限公司   2024年09月29日 10:56  

          《又見三星堆》紀錄片的火熱讓大眾更多的了解三星堆的歷史,該片從大眾視角透視考古人的工匠精神,在讓古蜀時代文物“說話”的過程中,展現(xiàn)出中華民族多元一體的成長演進。與上次考古挖掘相比,此次挖掘活動不僅引入媒體直播手段,讓民眾有了更多的參與感,而且科技含量十足。借助高科技設備,考古學家在文物被發(fā)掘出的第一時間就能對其進行初步的觀察和探測。

          一眼千年—高光譜成像系統(tǒng)

          人眼之所以能夠看到各種各樣的顏色,是由于視網膜上有三種具有不同光譜響應曲線的視錐細胞,能夠在大腦中產生紅綠藍(RGB)三種不同色彩的視覺信號,我們看到的顏色就是通過這三組顏色按不同比例混合產生的。這個過程中復雜光譜會被簡并為三個通道的不同權重,因此會缺損大量的信息。

          日常使用的彩色照相機為了模擬人眼對色彩的感知,會在感光元件表面覆蓋紅綠藍三種濾光片。具有三個色彩通道的相機可滿足人們的日常需求,但在科研過程中,僅有三個色彩通道遠遠不夠,還需要多光譜乃至高光譜成像系統(tǒng)(高光譜成像系統(tǒng)的通道數目遠多于多光譜成像系統(tǒng))。

          文物是人類文明發(fā)展過程中歷史、藝術及科學價值的結晶,蘊含著豐富的歷史文化信息,具有重要的政治、經濟、文化及科學價值。利用高光譜技術對文物進行數字化,實現(xiàn)文物從物質形態(tài)到數字形態(tài)轉化,可以量化地獲取文物材質、形態(tài)、紋理、色彩與結構等信息,為文物信息分析和可視化展示奠定基礎。作為傳統(tǒng)文物數字化手段的重要補充,高光譜技術能夠快速無損獲取文物材質、顏料和加工痕跡等信息,可為文物資源數字化提供文物表面物理、化學屬性信息。

          三星堆遺址作為中國古代文明的珍貴遺產,吸引著無數考古學家和歷史愛好者。而在保護和研究這些寶貴文物時,高光譜成像技術展現(xiàn)出其*特的應用之處。高光譜成像設備通過獲取物體在數百個連續(xù)波長范圍內的反射光譜信息,能夠深入分析文物表面的材質、狀況和組成。在三星堆文物考古中,這項技術為揭示古代文明的奧秘提供了重要手段。通過高光譜成像,我們可以非侵入性地探測文物表面的微小變化,還原古代工藝和圖案,甚至發(fā)現(xiàn)隱藏在文物內部的秘密。

          無論是解讀古代文字、還原古代畫面,或是研究文物材質、年代,高光譜成像技術都展現(xiàn)出其在文物考古中的無限潛力。通過結合三星堆文物考古案例,我們深入探討高光譜成像在文物保護和研究中的革新作用,為傳承與發(fā)展文物考古領域帶來新的可能性。

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          圖1 用于文物考古的高光譜成像系統(tǒng)

          高光譜成像系統(tǒng)在文物考古上的應用案例

          近日,北京服裝學院民族服飾博物館對褪色、變形乃至破損的紡織品文物進行初步測量后,計劃深入檢測以助修復。因古代紡織品多為天然纖維,易老化破損,需先明確材質、顏色及污漬類型。結合顯微紅外光譜儀精確鑒定。針對染料顏色,采用雙利合譜GaiaField便攜式高光譜相機結合AI技術,通過反射光譜無損分析,避免傳統(tǒng)檢測對文物的破壞。

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          圖2 CCTV10 報道北京服裝學院民族服飾博物館利用雙利合譜高光譜成像系統(tǒng)對褪色、變形乃至破損的紡織品文物進行鑒定、修復

          文物承載著深厚的歷史、藝術及科學價值,這些價值的挖掘與信息提取離不開現(xiàn)代科技的賦能。無損光譜技術作為一種前沿的分析手段,能夠在不損害文物宏觀結構與潛在微觀特性的前提下,利用光譜學原理深入探討文物的構造、材質構成、病害成因、表面特性及缺陷演變,從而精準獲取關于文物原料追溯、制作工藝、年代判定、保護修復材料選擇等多維度信息。其他應用案例如圖3~圖7所示(來源于網絡已發(fā)表文章)

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          圖3 顏色種類分析與識別

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          圖4 柏木字跡原始圖像與經過分析處理后圖像的對比

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          圖5 中國佛學院文物木板墨書

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          圖6 故宮收藏書法

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          圖7 長壽佛唐卡

          高光譜成像系統(tǒng)在文物考古上的應用文章推薦

          1、Mining painted cultural relic patterns based on principal component images selection and image fusion of hyperspectral images

          基于高光譜圖像主成分圖像選取與圖像融合的彩繪文物圖案挖掘

          該研究提出一種自動挖掘彩繪文物圖案的方法,采用最小噪聲分率法獲取主成分圖像,利用顯著性目標檢測方法,得到彩繪文物圖像,從而挖掘出其中的圖案。下圖2中*10個主成分圖像分別通過MNF和PCA獲得;MNF獲得的第六主成分圖像(a6)顯示了*有效的顯著信息;PCA獲得的第七主成分圖像(B7)顯示了*有效的顯著信息。結果表明,所提方法能自動、有效地挖掘人眼不易觀察到的彩繪文物圖案信息。

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          2、Hyperspectral imaging and analysis for sketch painting

          素描畫的高光譜成像與分析

          該研究以兩幅相似素描畫為樣本,一幅用2B鉛筆繪制,另一幅用4B鉛筆繪制。利用地面高光譜成像儀分別獲取390nm–1025nm范圍內的高光譜數據,并對兩幅畫的光譜特征進行分析比較。對于左下圖樣本1,每個圖像中選擇了兩個均勻區(qū)域,如下所示,每個區(qū)域在兩張圖像中的位置相同,它們的灰度級別基本相同,而右下圖是每個均勻區(qū)域的平均光譜反射率曲線。結果表明,高光譜成像極大地方便了獲取繪畫中不同材質的診斷光譜特征,通過高光譜分析可以有效地識別畫作中的特定目標。同時,可以提取畫作的直流特征和細節(jié)特征,有助于研究者分析畫作的風格。

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          3、Deterioration identification of stone cultural heritage based on hyperspectral image texture features

          基于高光譜圖像紋理特征的石質文化遺產劣化識別

          該研究基于高光譜圖像,采用不同的算法建立了回彈值預測模型和劣化識別模型,并比較了不同波長選擇方法和不同分類模型的效果。左下圖利用400-1000nm的光譜曲線區(qū)分分層、風化(鹽結晶)、生物定植和結皮。幾種劣化的光譜曲線的吸收峰位置和數量存在明顯差異;而右下圖為砂巖文化遺產劣化類型的鑒定結果:(a)四種變質類型的算法的識別結果;(b)現(xiàn)場立柱的原始圖像;(c)CAD統(tǒng)計對劣化類型的識別結果;(d)LGBM模型的惡化類型鑒定結果。最終結果表明,通過530nm和675nm波長構建的歸一化光譜指數可以初步識別不同類型的劣化。此外,基于高光譜成像紋理特征的四種分類模型均能識別不同類型的劣化。

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          參考文獻:

          1. 紀錄片《又見三星堆》

          2. CCTV10科教訪談《無損檢測技術》

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