应用高光谱反射率成像来研究调色板和画家的技术

Summary

高光谱反射成像超立方体将显著信息纳入大量数据中。因此，要求使用自动化协议来管理和研究数据集是有充分理由的。光谱角度映射器、数据操作和用户可调分析方法的结合构成了探索实验结果的关键。

Abstract

反射光谱（RS）和光纤反射光谱（FORS）是研究艺术品的成熟技术，特别关注绘画。大多数现代博物馆都为其研究小组提供便携式设备，这些设备与RS和FORS固有的非侵入性一起，使得从文物表面 原位 收集反射光谱成为可能。由颜料和绘画材料专家将实验数据与参考光谱数据库进行比较，推动了调色板和艺术家所用技术的表征。然而，这种方法需要特定的技能，而且非常耗时，特别是如果要研究的光谱数量变得很大，就像高光谱反射成像（HRI）数据集一样。HRI实验装置是多维相机，它将反射光谱给出的光谱信息与涂漆表面上光谱的空间定位相关联。生成的数据集是3D立方体（称为超立方体或数据立方体），其中前两个维度定位绘画上的光谱，第三个维度是光谱本身（即，涂漆表面的该点的反射率与探测器操作范围内的波长）。探测器能够同时收集大量光谱（通常每个超立方体超过10，000个），这使得HRI数据集成为大量信息库，并证明需要开发强大的，可能的自动化协议来分析数据。在描述了为数据采集而设计的程序之后，我们提出了一种系统地利用超立方体潜力的分析方法。基于光谱角度映射器（SAM）和对收集光谱的操纵，该算法处理和分析数千个光谱，同时支持用户揭示所研究样品的特征。这种方法的力量通过将其应用于 Quarto Stato来说明，这是Giuseppe Pellizza da Volpedo的标志性杰作，在米兰（意大利）的Museo del Novecento举行。

Introduction

反射光谱（RS）和光纤反射光谱（FORS）是基于检测光源（通常是卤钨灯）照亮的表面反射的光。采集系统的输出由光谱构成，其中反射率作为波长的函数在取决于所采用的实验设置特性的范围内进行监测^1，2，3。RS和FORS是在过去^四十年中引入的4^，5，通常与X射线荧光和其他光谱结合使用，以描述艺术家用于实现其杰作的材料和技术^{6，7，8，9}。反射光谱的研究通常是通过将样品中的数据与用户在个人或公共数据库中选择的一组参考光谱进行比较来进行的。一旦确定了符合样品实现周期和艺术家工作方式的参考光谱，用户就可以识别反射光谱的主要特征（即过渡，吸收和反射波段^1，2，^10，11），然后在其他技术的帮助下^6，7，8 他们区分绘画中使用的颜料。最后，他们讨论了参考文献和实验光谱之间存在的细微差异^7，9。

在大多数情况下，实验数据集由一些光谱组成，这些光谱是从艺术专家选择的区域收集的，并被认为对绘画的表征具有重要意义^6，12，13。尽管有用户的技能和经验，但一些光谱无法完全穷尽整个涂漆表面的特征。此外，分析结果将始终在很大程度上取决于表演者的专业知识。在这种情况下，高光谱反射成像（^{HRI3，14，15}）可能是一个有用的资源。实验装置返回的不是几个孤立的光谱，而是返回扩展部分甚至所研究的整个伪影的反射特性¹⁶。在获取分离光谱方面，两个主要优点是显而易见的。一方面，反射率属性的空间分布的可用性允许识别隐藏有趣特征的区域，即使它们可能看起来并不奇特¹⁷。另一方面，超立方体保证了足够高的光谱数量，以便对数据进行统计分析。这些事实支持了对颜料在涂漆表面内分布的理解^18，19。

使用HRI，实验数据与参考文献的比较可能难以处理¹⁵。典型的探测器返回至少 256 x 256 光谱的超立方体。这将要求用户针对每个参考评估超过65，000个反射光谱，这是一项几乎不可能在合理的时间内手动执行的任务。因此，对强大的、可能的、自动化的协议来管理和分析HRI数据集的要求是合理的^15，17。所提出的方法通过以最小的参与和最大的灵活性处理整个分析过程来满足这一需求。

由一组自制代码（材料表）组成的算法读取，管理和组织实验设置返回的文件。它允许对视场部分（FOV，一个视场是由单个超立方体监控的绘画区域）进行精细选择，并根据光谱角度映射器（SAM）方法^20，21 和原始光谱的操纵执行数据分析。SAM 返回称为相似性图的假彩色灰度图像。这些图的像素值对应于光谱角度，光谱角度是存储在超立方体中的光谱与所谓的终端成员（EM，一组应描述由超立方体监测的表面特征的参考光谱）之间的角度²²。在RS应用于绘画的情况下，EM是颜料的反射光谱，应与Master的调色板相匹配。它们是根据有关艺术家的可用信息，绘画的实现期以及用户的专业知识来选择的。因此，SAM的输出是一组地图，描述了这些颜料在绘画表面上的空间分布，并支持用户推断艺术家使用的材料及其在人工制品中的组织。该算法提供了独立于其来源使用各种引用的可能性。参考文献可以是在超立方体中选择的特定光谱，来自数据库，由不同表面上的不同仪器获取（例如颜料样品或艺术家的调色板），或者使用任何类型的反射光谱（包括FORS）获得。

SAM在可用的分类方法中是首选，因为它已被证明对表征颜料有效（请参阅^Richard23的书，以概述主要的可用分类方法）。相反，开发自制协议而不是采用^net24，25 上免费提供的众多工具之一的想法依赖于实际的考虑。尽管现有GUI和软件具有有效性和科学基础，但单个工具很难满足用户的所有需求。可能存在输入/输出 （I/O） 问题，因为工具不管理包含原始数据的文件。在数据分析方面可能存在问题，因为另一种工具没有提供所需的方法。在处理数据时可能存在限制，因为不支持同时分析多个数据集。无论如何，一个完美的工具并不存在。每种方法都必须根据数据进行调整，反之亦然。因此，开发自制协议是首选。

所提出的方法既没有提供一套完整的分析方法（参见Mobaraki和^Amigo24提出的工具），也没有提供易于管理的用户界面（参见Zhu和同事^{使用的软件25}），但作为交换，它侧重于高光谱数据分析的一个仍然被低估的方面：操纵检测到的光谱的机会。通过将这种方法应用于朱塞佩·佩里扎·达·沃尔佩多（Giuseppe Pellizza da Volpedo）的画作 《夸拓国家公报》（Quarto Stato ）（图1），这是一幅标志性的布面油画，在意大利米兰的Novecento博物馆展出。请注意，由于该方法需要运行自制代码，因此开发人员会任意选择代码的名称以及协议描述中使用的输入和输出变量。变量的名称可以由用户更改，但必须按如下方式提供：输入和输出变量必须分别写在括号内，最终用逗号分隔，在方括号内，最终用空格分隔。相反，代码的名称不能更改。

Protocol

1. 设置超立方体的空间分辨率 在艺术专家的支持下，对涂漆表面（图1）进行初步检查，以确定涂装的主要特征。 认识艺术家创作绘画时采用的绘画技巧。 识别画布上颜料的不同笔触。 定性地估计画笔笔触的特征，并特别注意其大小。 通过创建 临时 测试样本来模仿艺术家使用的图形技术，其中笔触显示与艺术家应用的…

Representative Results

所提出的方案为HRI数据的管理和分析提供了一组有趣的功能。原始数据的 I/O（步骤 3.1）始终是应用任何分析方法之前必须解决的第一个问题，在处理大量数据时，它可能成为一个关键问题。在本例中，关于原始数据的唯一任务是将实验结果存储到专用文件夹中，并在运行读取代码时通过浏览硬盘来选择它（步骤3.1.1）。此后，裁剪和RGB重建代码允许优化要分析的数据的选择（步骤3.1.2），并检查?…

Discussion

高光谱反射成像数据集是大型信息库;因此，开发强大的，可能的自动化协议来分析数据是利用其潜力的关键转折点^15，17。所提出的算法解决了文化遗产领域的这一需求，特别关注绘画颜料的表征。该算法基于^SAM20，21，在从实验条件的设定到颜料分布的评估的整个分析过程中为用户提供支持。尽管该算法仍然…

Materials

ImageJ/Fiji	Specim (Oulo, Finlad)	N/A	Portable reflectance hyperspectral camera used to acquire the hypercubes
MATLAB 2019b	StellarNet Inc (Tampa, Florida, USA)	N/A	Portable reflectance spectrometer used to acquire independent reflectance spectra
Specim IQ Hyperspectral Camera	National Institutes of Health (Bethesda, Maryland, USA)	N/A	Open source Java image processing program
StellarNet BLUE-wave Miniature Spectrometer	MathWorks (Natick, Massachusset, USA)	N/A	Program Language and numerical computing environment