補雅晶等人提出了一種基于可見光譜特征提取的敦煌壁畫顏料無損識別方法，通過分析不同顏料的光譜反射特性，提取光譜曲線的二階導(dǎo)數(shù)負數(shù)部分表征峰值區(qū)域幾何輪廓信息，并采用中值金字塔降采樣進一步突出重要光譜特征。研究建立了含48種顏料的光譜數(shù)據(jù)庫，通過計算歐氏距離自動識別顏料。以敦煌壁畫為例，成功識別了不同窟室的藍色、綠色和紅色顏料。該方法快速無損，為壁畫數(shù)字存檔與修復(fù)提供科學(xué)依據(jù)，展現(xiàn)出實用性與**性，為文物顏料非接觸式分析開辟了新路徑。

圖10.（a）249窟斗形頂正披阿修羅藍色顏料識別結(jié)果；（b）220窟南壁綠色顏料識別結(jié)果；（c）310窟北壁紅色顏料識別結(jié)果

文物污漬檢測及修復(fù)方面。古畫和谷物在長期的保存過程中，由于自然環(huán)境和人為保存不當(dāng)?shù)纫蛩氐挠绊?，常含有霉變、水漬、煙熏、蠅糞、油斑等污漬，影響其欣賞或收藏價值。因此，針對污漬的檢測與虛擬修復(fù)技術(shù)逐漸成為文物保護領(lǐng)域的重要研究方向。

周新光等人研究了高光譜圖像系統(tǒng)在提取傳統(tǒng)書畫作品中模糊印章信息方面的應(yīng)用。文章采用350-1000 nm高光譜成像技術(shù)，通過*小噪聲分離方法處理數(shù)據(jù)，顯著提升印章辨識度（圖11）。該技術(shù)還能揭示修復(fù)痕跡，為印章真實性及文物藝術(shù)價值研究提供科學(xué)依據(jù)，解決了模糊不清印章的辨識難題。

圖11.560～850nm下MNF處理結(jié)果（上方為處理前高光譜圖像合成圖，下方為處理后高光譜圖像合成圖）

王珺等人研究了基于高光譜成像技術(shù)和深度學(xué)習(xí)模型對青銅器銹蝕類別進行智能標(biāo)識的方法，為青銅器的保護和修復(fù)提供了科學(xué)依據(jù)。針對青銅器銹蝕識別難題，提出基于分組LSTM與CNN的MGLC網(wǎng)絡(luò)方法，結(jié)合光譜與空間特征提升識別精度。實驗顯示，MGLC在分類精度、區(qū)域性和分界清晰度上優(yōu)于傳統(tǒng)方法，能精準(zhǔn)識別六類銹蝕分布（圖12），并生成銹蝕分布圖，為文物保護、修復(fù)提供科學(xué)參考。

圖12.不同算法在青銅器數(shù)據(jù)集有標(biāo)簽面的全圖分類結(jié)果

周平平等人在研究中提出了一種基于高光譜影像分類線性回歸的古畫污漬虛擬修復(fù)方法，針對清代絹本古畫上存在的油漬污染區(qū)域，通過高光譜成像技術(shù)結(jié)合支持向量機（SVM）分類和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），對污漬區(qū)域內(nèi)隱含信息進行提取。研究通過分析影像中油漬影響小的波段，建立分類線性回歸模型校正污染波段，恢復(fù)油漬覆蓋區(qū)的原始顏料和色彩。修復(fù)后影像（圖13）顯現(xiàn)出污漬下的顏料信息，葉脈紋絡(luò)清晰可見。實驗證明，該方法能有效提取隱藏信息，恢復(fù)古畫原貌，提升藝術(shù)表現(xiàn)力與鑒賞價值。

圖13.古畫虛擬修復(fù)實驗結(jié)果

孫美君等人基于近紅外高光譜技術(shù)，提出了一種用于敦煌莫高窟壁畫起甲病害風(fēng)險評估的方法。研究利用高光譜成像系統(tǒng)建立壁畫病害光譜數(shù)據(jù)庫，采用PLSR、PCA+SVM、PCA+ANN模型評估起甲病害風(fēng)險。PLSR模型表現(xiàn)*佳，生成逐像素風(fēng)險分布圖。結(jié)果顯示，模型準(zhǔn)確評估了壁畫脫落情況，驗證了高光譜技術(shù)在壁畫病害評估中的有效性，有助于病害探測與保護。

圖14.壁畫起甲風(fēng)險評估圖。**列為壁畫的彩色*像，**列為原始圖像的高光譜圖像示意圖，第三列為PLSR模型預(yù)測得到的風(fēng)險評估圖

Hou等人提出了一種利用高光譜成像技術(shù)從壁畫煙塵中提取隱藏信息的有效方法，以提高古代壁畫圖案的視覺價值。首先，采用*小噪聲分?jǐn)?shù)變換去除壁畫背景中的煙塵特征；其次，利用光譜特征分析和圖像減法對壁畫進行特征增強；*后進行密度切片，提取煙塵下的圖案（圖15）。該方法對隱藏信息的提取準(zhǔn)確率達到了88.97%。

圖15.利用密度分割法提取隱藏信息：區(qū)域1的彩色*像（a）由原始高光譜圖像合成，DN值轉(zhuǎn)換起始值為0，圖案以白色突出顯示（b），并通過密度分割法在閾值7.95下提取出圖案（c）；區(qū)域2的彩色*像（d）同樣經(jīng)過DN值轉(zhuǎn)換，起始值設(shè)為0，圖案以白色顯示（e），隨后在閾值6.55下通過密度分割法提取出圖案（f）。

總結(jié)與展望

高光譜成像技術(shù)作為一種新興的無損檢測手段，憑借同時獲取高光譜數(shù)據(jù)與空間圖像的獨*優(yōu)勢，在文物保護與修復(fù)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。當(dāng)前，該技術(shù)已被應(yīng)用于書畫顏料成分鑒定、隱藏信息提取、病害分析及修復(fù)效果評估等方面，能夠有效揭示文物的材質(zhì)特征、制作工藝及歷史信息，為文物科技工作提供了一種高效、精準(zhǔn)的技術(shù)途徑，也進一步推動文物科技工作的**與發(fā)展。

高光譜成像技術(shù)在文物保護領(lǐng)域的發(fā)展有望與深度學(xué)習(xí)和人工智能算法相結(jié)合，提高高光譜數(shù)據(jù)的自動化分析能力，實現(xiàn)文物病害的快速識別與精準(zhǔn)分類。同時，開發(fā)更加輕便、實用的高光譜設(shè)備，拓展其在野外考古與現(xiàn)場保護中的應(yīng)用，將成為重要的發(fā)展方向。此外，結(jié)合其他檢測技術(shù)（如X射線熒光、紅外成像等），建立多技術(shù)聯(lián)合分析平臺，將**提升文物研究與修復(fù)工作的精度與效率。隨著技術(shù)的持續(xù)**與優(yōu)化，高光譜成像技術(shù)必將在文物保護與修復(fù)領(lǐng)域發(fā)揮更加關(guān)鍵的作用，為文化遺產(chǎn)的傳承與保護提供堅實的科技支撐。

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