彩绘文物表面颜料光谱分段识别与填图方法研究
发布时间：2021-08-25 07:21
受到环境变化和人类活动的影响,彩绘文物表面会出现褪色或颜色缺失的情况,需要尽快对其进行数字化留存和色彩修复。对修复区域使用的颜料种类进行确定是色彩还原的关键步骤。因此,亟需利用现代科技手段判断彩绘文物表面颜料类型,留存颜料信息,为修复工作者提供科学依据,提高修复效率。为了避免对文物造成二次损害,本文选择无损的高光谱技术对彩绘文物全表面颜料信息进行获取和分析,建立了针对中国绘画的典型颜料光谱库,有利于文化遗产的数字化存档和永续留存。根据绘画技法,画家在创作时经常会使用多种颜料混合,使作品呈现出绚丽的色彩。因此,通过肉眼或高光谱等仪器观察到的字画、壁画表面的颜色往往是多种颜料的复合色。大多数光谱识别方法一次只能识别一种颜料,或是通过光谱解混后再进行匹配,较为复杂且需要先验知识。基于此,本文提出一种顾及离子吸收特征的光谱分段识别方法,可以实现绘画表面混合区域多种颜料的同时识别。本文基于国画和壁画的高光谱影像和反射光谱,通过端元估计、图像聚类、光谱识别、以及颜料填图“四步走”的流程,实现绘画表面颜料类别的确定和空间分布的可视化。主要研究成果如下:（1）构建了一个典型绘画颜料光谱库。目前国内外针...
【文章来源】：北京建筑大学北京市
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究总体流程图
魃?讨薪?械骱停??笤倩嬷剖褂茫?④蘸色法：使用笔尖依次蘸取多种颜料经一笔画出，从而将丰富的色彩感表达出来；⑤边缘法：为了突出表现某种不够强烈的颜色，可以在其周围用墨或者深色的颜料进行勾勒和渲染，使其更加鲜艳。虽然绘画技法复杂多样，但就颜料在空间的分布形式来看，可以总结为调制式混合和层叠式混合两种。（1）调制式混合先利用调色盘等工具，将多种颜料，一般是2至3种，进行充分的混合调制，之后再施绘在绘画表面，本文将这种模式称为调制式混合。以石青和石绿颜料为例，该混合模式的空间分布示意图如图2-2所示。图2-2调制式混合颜料空间分布示意图Fig.2-2Spatialdistributionofmodulation-mixedpigments
第2章文物表面颜料识别与填图9（2）层叠式混合将每种颜料分次分序地逐层绘制在基底材料上，而不进行事先的混合，本文将这种模式称为层叠式混合。一般地，还要在每层颜料之间刷上矾水，有助于颜料层的固色。以朱砂、朱膘、和胭脂颜料为例，该混合模式的空间分布示意图如图2-3所示。图2-3层叠式混合颜料空间分布示意图Fig.2-3Spatialdistributionoflayers-mixedpigments2.2.2光谱混合模型根据混合程度和特点的不同，颜料光谱之间的混合大致可分为聚合型、整合型、以及致密型。前两种在忽略了各组分边界效应的情况下被看作是线性混合，而致密型混合由于各组分混合的非常紧密，因此被看作是非线性混合。这两种模型被广泛应用于混合颜料的分析[32]。（1）线性混合模型线性混合模型（LinearMixingModel，LMM）假设图像中每个像元是混合物组分和其所占比例，即端元与丰度的线性组合，且各组分之间不发生相互作用。其模型可用公式（2-1）表示[33]：ri=∑cijaj+ei(2-1)式中ri——混合物在第i波段的反射率；cij——组分j在第i波段的反射率；aj——组分j在混合物中所占比例；ei——第i波段的噪声。为了满足实际应用要求，该混合模型必须满足各端元的丰度非负，且和为1的约束条件，即满足公式（2-2）[34]：∑aj=1,aj≥0(2-2)线性混合模型计算简单且物理含义明确，但在绘画表面，入射光子和矿物之间通常会发生多次折射或反射，这使得线性混合模型不能很好地解释实际光谱混合过程。（2）非线性混合模型非线性混合模型（NonlinearMixingModel，NLMM）考虑了多种组分之间的相互作用，是微观的、多层次的。其中较为典型的两种包括SAIL（ScatteringbyArbitrarilyInclined
【参考文献】：
期刊论文
[1]用聚类分析的方法分类观察者颜色匹配函数[J]. 黄敏,郭春丽,何瑞丽,习永惠. 光谱学与光谱分析. 2020(02)
[2]胶结材料在彩绘类文物保护修复中的应用案例[J]. 兰德省. 遗产与保护研究. 2019(01)
[3]高光谱遥感影像混合像元分解研究进展[J]. 蓝金辉,邹金霖,郝彦爽,曾溢良,张玉珍,董铭巍. 遥感学报. 2018(01)
[4]高光谱成像技术在故宫书画文物保护中的应用[J]. 史宁昌,李广华,雷勇,吴太夏. 文物保护与考古科学. 2017(03)
[5]混合像元分解技术及其进展[J]. 陈晋,马磊,陈学泓,饶玉晗. 遥感学报. 2016(05)
[6]高光谱遥感影像分类研究进展[J]. 杜培军,夏俊士,薛朝辉,谭琨,苏红军,鲍蕊. 遥感学报. 2016(02)
[7]基于像元混合模型估计的高光谱图像解混[J]. 陈雷,刘静光,张立毅,李锵,孙彦慧. 红外技术. 2016(02)
[8]高光谱技术无损鉴定壁画颜料之研究——以西藏拉萨大昭寺壁画为例[J]. 王乐乐,李志敏,马清林,梅建军. 敦煌研究. 2015(03)
[9]基于CUDA的高光谱图像虚拟维度并行计算[J]. 郑俊鹏,赵辽英. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2014(06)
[10]基于光谱特征拟合的艺术画颜料成分识别研究[J]. 武锋强,杨武年,李丹. 光散射学报. 2014(01)
硕士论文
[1]瞿昙寺汉藏两系壁画人物造型艺术特点研究[D]. 仲旭辉.西北师范大学 2018
[2]中国画设色模型的仿真研究[D]. 宋瑞丽.天津大学 2007
本文编号：3361665
【文章来源】：北京建筑大学北京市
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究总体流程图
魃?讨薪?械骱停??笤倩嬷剖褂茫?④蘸色法：使用笔尖依次蘸取多种颜料经一笔画出，从而将丰富的色彩感表达出来；⑤边缘法：为了突出表现某种不够强烈的颜色，可以在其周围用墨或者深色的颜料进行勾勒和渲染，使其更加鲜艳。虽然绘画技法复杂多样，但就颜料在空间的分布形式来看，可以总结为调制式混合和层叠式混合两种。（1）调制式混合先利用调色盘等工具，将多种颜料，一般是2至3种，进行充分的混合调制，之后再施绘在绘画表面，本文将这种模式称为调制式混合。以石青和石绿颜料为例，该混合模式的空间分布示意图如图2-2所示。图2-2调制式混合颜料空间分布示意图Fig.2-2Spatialdistributionofmodulation-mixedpigments
第2章文物表面颜料识别与填图9（2）层叠式混合将每种颜料分次分序地逐层绘制在基底材料上，而不进行事先的混合，本文将这种模式称为层叠式混合。一般地，还要在每层颜料之间刷上矾水，有助于颜料层的固色。以朱砂、朱膘、和胭脂颜料为例，该混合模式的空间分布示意图如图2-3所示。图2-3层叠式混合颜料空间分布示意图Fig.2-3Spatialdistributionoflayers-mixedpigments2.2.2光谱混合模型根据混合程度和特点的不同，颜料光谱之间的混合大致可分为聚合型、整合型、以及致密型。前两种在忽略了各组分边界效应的情况下被看作是线性混合，而致密型混合由于各组分混合的非常紧密，因此被看作是非线性混合。这两种模型被广泛应用于混合颜料的分析[32]。（1）线性混合模型线性混合模型（LinearMixingModel，LMM）假设图像中每个像元是混合物组分和其所占比例，即端元与丰度的线性组合，且各组分之间不发生相互作用。其模型可用公式（2-1）表示[33]：ri=∑cijaj+ei(2-1)式中ri——混合物在第i波段的反射率；cij——组分j在第i波段的反射率；aj——组分j在混合物中所占比例；ei——第i波段的噪声。为了满足实际应用要求，该混合模型必须满足各端元的丰度非负，且和为1的约束条件，即满足公式（2-2）[34]：∑aj=1,aj≥0(2-2)线性混合模型计算简单且物理含义明确，但在绘画表面，入射光子和矿物之间通常会发生多次折射或反射，这使得线性混合模型不能很好地解释实际光谱混合过程。（2）非线性混合模型非线性混合模型（NonlinearMixingModel，NLMM）考虑了多种组分之间的相互作用，是微观的、多层次的。其中较为典型的两种包括SAIL（ScatteringbyArbitrarilyInclined
【参考文献】：
期刊论文
[1]用聚类分析的方法分类观察者颜色匹配函数[J]. 黄敏,郭春丽,何瑞丽,习永惠. 光谱学与光谱分析. 2020(02)
[2]胶结材料在彩绘类文物保护修复中的应用案例[J]. 兰德省. 遗产与保护研究. 2019(01)
[3]高光谱遥感影像混合像元分解研究进展[J]. 蓝金辉,邹金霖,郝彦爽,曾溢良,张玉珍,董铭巍. 遥感学报. 2018(01)
[4]高光谱成像技术在故宫书画文物保护中的应用[J]. 史宁昌,李广华,雷勇,吴太夏. 文物保护与考古科学. 2017(03)
[5]混合像元分解技术及其进展[J]. 陈晋,马磊,陈学泓,饶玉晗. 遥感学报. 2016(05)
[6]高光谱遥感影像分类研究进展[J]. 杜培军,夏俊士,薛朝辉,谭琨,苏红军,鲍蕊. 遥感学报. 2016(02)
[7]基于像元混合模型估计的高光谱图像解混[J]. 陈雷,刘静光,张立毅,李锵,孙彦慧. 红外技术. 2016(02)
[8]高光谱技术无损鉴定壁画颜料之研究——以西藏拉萨大昭寺壁画为例[J]. 王乐乐,李志敏,马清林,梅建军. 敦煌研究. 2015(03)
[9]基于CUDA的高光谱图像虚拟维度并行计算[J]. 郑俊鹏,赵辽英. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2014(06)
[10]基于光谱特征拟合的艺术画颜料成分识别研究[J]. 武锋强,杨武年,李丹. 光散射学报. 2014(01)
硕士论文
[1]瞿昙寺汉藏两系壁画人物造型艺术特点研究[D]. 仲旭辉.西北师范大学 2018
[2]中国画设色模型的仿真研究[D]. 宋瑞丽.天津大学 2007
本文编号：3361665
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/boshibiyelunwen/3361665.html
