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《又見三星堆》紀(jì)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(shè)備，考古學(xué)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(wǎng)膜上有三種具有不同光譜響應(yīng)曲線的視錐細胞，能夠在大腦中產(chǎn)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(chǎn)生的。這個過程中復(fù)雜光譜會被簡并為三個通道的不同權(quán)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(shù)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(shù)及科學(xué)價值的結(jié)晶，蘊含著豐富的歷史文化信息，具有重要的政治、經(jīng)濟、文化及科學(xué)價值。利用高光譜技術(shù)對文物進行數(shù)字化，實現(xiàn)文物從物質(zhì)形態(tài)到數(shù)字形態(tài)轉(zhuǎn)化，可以量化地獲取文物材質(zhì)、形態(tài)、紋理、色彩與結(jié)構(gòu)等信息，為文物信息分析和可視化展示奠定基礎(chǔ)。作為傳統(tǒng)文物數(shù)字化手段的重要補充，高光譜技術(shù)能夠快速無損獲取文物材質(zhì)、顏料和加工痕跡等信息，可為文物資源數(shù)字化提供文物表面物理、化學(xué)屬性信息。

三星堆遺址作為中國古代文明的珍貴遺產(chǎn)，吸引著無數(shù)考古學(xué)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(shù)展現(xiàn)出其*特的應(yīng)用之處。高光譜成像設(shè)備通過獲取物體在數(shù)百個連續(xù)波長范圍內(nèi)的反射光譜信息，能夠深入分析文物表面的材質(zhì)、狀況和組成。在三星堆文物考古中，這項技術(shù)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(nèi)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(zhì)、年代，高光譜成像技術(shù)都展現(xiàn)出其在文物考古中的無限潛力。通過結(jié)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(lǐng)域帶來新的可能性。

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(yīng)用案例

近日，北京服裝學(xué)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(fù)。因古代紡織品多為天然纖維，易老化破損，需先明確材質(zhì)、顏色及污漬類型。結(jié)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(jié)合AI技術(shù)，通過反射光譜無損分析，避免傳統(tǒng)檢測對文物的破壞。

圖2 CCTV10 報道北京服裝學(xué)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(fù)

文物承載著深厚的歷史、藝術(shù)及科學(xué)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(shù)作為一種前沿的分析手段，能夠在不損害文物宏觀結(jié)構(gòu)與潛在微觀特性的前提下，利用光譜學(xué)原理深入探討文物的構(gòu)造、材質(zhì)構(gòu)成、病害成因、表面特性及缺陷演變，從而精準(zhǔn)獲取關(guān)于文物原料追溯、制作工藝、年代判定、保護修復(fù)材料選擇等多維度信息。其他應(yīng)用案例如圖3~圖7所示（來源于網(wǎng)絡(luò)已發(fā)表文章）

圖3 顏色種類分析與識別

圖4 柏木字跡原始圖像與經(jīng)過分析處理后圖像的對比

圖5 中國佛學(xué)院文物木板墨書

圖6 故宮收藏書法

圖7 長壽佛唐卡

高光譜成像系統(tǒng)在文物考古上的應(yīng)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(biāo)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(jié)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。

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(nèi)的高光譜數(shù)據(jù)，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(jié)果表明，高光譜成像極大地方便了獲取繪畫中不同材質(zhì)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(biāo)。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(fēng)格。

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(zhì)文化遺產(chǎn)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(yù)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(fēng)化（鹽結(jié)晶）、生物定植和結(jié)皮。幾種劣化的光譜曲線的吸收峰位置和數(shù)量存在明顯差異；而右下圖為砂巖文化遺產(chǎn)劣化類型的鑒定結(jié)果：（a）四種變質(zhì)類型的算法的識別結(jié)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(jié)果;（d）LGBM模型的惡化類型鑒定結(jié)果。最終結(jié)果表明，通過530nm和675nm波長構(gòu)建的歸一化光譜指數(shù)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。

參考文獻：

1. 紀(jì)錄片《又見三星堆》

2. CCTV10科教訪談《無損檢測技術(shù)》