DOI: https://doi.org/10.1038/s40494-025-01734-7
تاريخ النشر: 2025-05-19
المؤلف: Xingjia Tang وآخرون
الموضوع الرئيسي: تحليل مواد التراث الثقافي
نظرة عامة
تتناول هذه الدراسة الجدارية من قبر تانغ المتأخر M1373، الذي تم التنقيب عنه في شيان، مقاطعة شنشي، في نوفمبر 2022. تتناول الدراسة القصور في تقنيات معالجة الصور الحالية لاستعادة الجدران، لا سيما فيما يتعلق بصدق الألوان وغياب الطرق المنهجية المعتمدة على التصوير الطيفي الفائق. يقترح المؤلفون طريقة محسنة للتعرف الطيفي على أصباغ الجدران التي تدمج تحليل الطيف المتحد ونمذجة الطيف المختلط. بالإضافة إلى ذلك، يقدمون تقنية استعادة افتراضية تستخدم دمج الطاقة عبر نطاق التردد، وعرض الألوان الزائفة، وتصحيح مساحة الألوان، إلى جانب نهج شامل للاستعادة يعزز خطوط المسودة ويشمل التفاعل بين الإنسان والكمبيوتر لمعالجة الصور.
تشير النتائج التجريبية إلى أن أصباغ المعادن التقليدية مثل الأوكر، والأصفر الترابي، والأخضر المعدني، والأسود الكربوني تم استخدامها في الجدارية، محققة معدل دقة يتجاوز 97% في التجارب المحاكية مع ضوضاء سعة طيفية بنسبة 4%. تعزز طريقة الاستعادة بشكل كبير غنى ألوان الجدارية مقارنة بالصور الأصلية، لا سيما عند استخدام تصحيح مساحة الألوان. تؤكد الدراسة على الأهمية الثقافية والتاريخية لجدران القبور، التي تعتبر قطع أثرية حيوية لفهم المجتمعات القديمة. نظرًا للتهديدات التي تواجه حفظها، تؤكد الأبحاث على أهمية أخذ العينات الفعالة، والحفاظ، والتحليل، واستعادة طبقات أصباغ الجدران لحماية هذا التراث.
طرق
في هذه الدراسة، استخدمنا نهجًا منهجيًا لمعالجة التحديات المرتبطة باستعادة ألوان الجدران. في البداية، تم جمع بيانات التصوير الطيفي الفائق من طبقة الصبغة السطحية للجدران التي تم اكتشافها. بعد ذلك، استخدمنا تقنية نمذجة متحدة محسنة للتعرف الطيفي لتحديد تركيبة الصبغة وتوزيعها داخل الجدارية من القبر M1373.
بعد تحديد المنحنيات الطيفية وتوزيع الصبغة، قمنا بتنفيذ دمج الطاقة عبر نطاق التردد، وعرض الألوان الزائفة، وتصحيح مساحة الألوان لإنشاء مجموعة عينات لاستعادة الألوان، وبالتالي تحقيق استعادة افتراضية رقمية لألوان الجدارية. أخيرًا، تم تطبيق تقنيات معالجة الصور لتعزيز خطوط نمط الجدارية. تم تحقيق هذا التعزيز من خلال دمج النتائج من استخراج الخطوط السوداء عبر الكشف الطيفي مع الصور المحسنة، مما أدى إلى تمثيل مصقول لأنماط الجدارية.
نتائج
تركز نتائج هذه الدراسة على التعرف الطيفي واستعادة أصباغ الجدران من خلال سلسلة من التجارب المحاكية. في البداية، تم تحليل الخصائص الطيفية لأصباغ المعادن القديمة، مما كشف أنه بينما تظل ردود أفعالها الفيزيائية مستقرة، تحدث تغييرات كيميائية طفيفة وتغيرات في الانعكاس بسبب الشيخوخة والتدهور. تؤثر عوامل مثل تركيبة الصبغة، وحجم الجسيمات، وإضافة الغراء بشكل كبير على الخصائص الطيفية. أظهر التحليل أنه مع انخفاض حجم الجسيمات، تزداد طيفيات الانعكاس عمومًا في السعة، لا سيما عند مواقع الذروة المميزة، بينما يبقى شكل المنحنى الطيفي ثابتًا.
تضمنت التجارب اللاحقة محاكاة الاستجابة الطيفية للأصباغ المختلطة مع الغراء والمطبقة على ركيزة بيضاء. أظهرت النتائج أن طيف الضوء المرئي للأصباغ الملتصقة بالغراء أظهر اختلافات طفيفة مقارنة بمسحوق الصبغة الأصلي، بشكل أساسي في السعة. ومع ذلك، لوحظت اختلافات طيفية كبيرة في منطقة الأشعة تحت الحمراء القريبة، لا سيما عند أطوال موجية محددة. خلصت الدراسة إلى أن التحليل الطيفي للتعرف على الصبغة في المشاهد الحقيقية يمكن أن يستفيد بشكل فعال من نطاقات الضوء المرئي (450-800 نانومتر) مع الأخذ في الاعتبار اختلافات السعة. علاوة على ذلك، أظهرت محاكاة الأصباغ المختلطة تحت ظروف تلوث الدخان والغبار أن طيف الأصباغ المختلطة المقترح قدم تمثيلًا أكثر دقة للأصباغ الجدارية الحقيقية مقارنة باستخدام أطياف الأصباغ النقية الأصلية. أكدت معاملات الارتباط والمسافات 2-نورم أن الأصباغ المختلطة المحاكية تتطابق بشكل وثيق مع الخصائص الطيفية للأصباغ الجدارية الفعلية، مما يدعم جدوى الطريقة المقترحة للتحليل الطيفي في جهود الحفظ.
مناقشة
في هذا القسم، يوضح المؤلفون المنهجية للحصول على بيانات الطيف الفائق من الجدران، مع التركيز على التحديات والحلول المرتبطة بأنظمة التصوير الطيفي الفائق. استخدموا نظام تصوير طيفي فائق مخصص قادر على التقاط الصور في الطيف المرئي والأشعة تحت الحمراء القريبة (400-1000 نانومتر) بدقة طيفية تبلغ حوالي 5 نانومتر. تضمنت عملية التصوير المسح الأمامي واستخدام نظام إضاءة مستقر لضمان جمع البيانات دون تدمير. قام المؤلفون بإنشاء قاعدة بيانات طيفية للأصباغ النموذجية المستخدمة في جدران قبور تانغ، حيث حددوا خمسة أنظمة لونية وجمعوا بيانات طيفية فائقة من أصباغ متنوعة، مما كشف عن اختلافات طيفية كبيرة بينها.
تناقش الورقة أيضًا طريقة تحليل طيفي متحدة محسنة لتحديد أصباغ الجدران، مع معالجة التحديات التي تطرحها تدهور الصبغة وضوضاء الخلفية. قدم المؤلفون نهج دمج وزني يجمع بين مشغل مطابقة زاوية الطيف (SAM) ومشغل تباين المعلومات الطيفية (SID) لتعزيز دقة التعرف. أجروا تجارب محاكاة لتقييم أداء الخوارزمية، مما أظهر أن مشغل التعرف الهجين تفوق على طرق SAM وSID الفردية، لا سيما في السيناريوهات ذات شدة الضوء المتغيرة وخصائص الصبغة. أخيرًا، طبق المؤلفون منهجيتهم على الجدارية M1373، حيث نجحوا في تحديد الأصباغ واستعادة ألوانها من خلال مزيج من التحليل الطيفي وتقنيات العرض الرقمي، مما ساهم في الحفاظ على وفهم الأعمال الفنية الجدارية التاريخية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s40494-025-01734-7
Publication Date: 2025-05-19
Author(s): Xingjia Tang et al.
Primary Topic: Cultural Heritage Materials Analysis
Overview
This study focuses on the mural from the Late Tang M1373 tomb, excavated in Xi’an, Shaanxi Province, in November 2022. It addresses the inadequacies in current image processing techniques for mural visual restoration, particularly regarding color authenticity and the absence of systematic methods based on hyperspectral imaging. The authors propose an improved spectral recognition method for mural pigments that integrates fusion spectral analysis and mixed spectral modeling. Additionally, they introduce a virtual restoration technique that employs bandpass energy integration, pseudocolor display, and color space correction, alongside a comprehensive restoration approach that enhances draft lines and incorporates human-computer interaction for image processing.
The experimental results indicate that traditional mineral pigments such as ochre, earth yellow, mineral green, and carbon black were used in the mural, achieving an accuracy rate exceeding 97% in simulation experiments with 4% spectral amplitude noise. The restoration method significantly enhances the richness of the mural’s colors compared to original photographs, particularly when employing color space correction. The study emphasizes the cultural and historical significance of tomb murals, which serve as vital artifacts for understanding ancient societies. Given the threats to their preservation, the research underscores the importance of effective sampling, conservation, analysis, and restoration of mural pigment layers to safeguard this heritage.
Methods
In this study, we employed a systematic approach to address the challenges associated with the restoration of mural colors. Initially, hyperspectral imaging data was collected from the surface pigment layer of the unearthed murals. Subsequently, we utilized an improved fusion modeling technique for spectral recognition to identify the pigment composition and distribution within the mural from tomb M1373.
Following the identification of the spectral curves and pigment distribution, we implemented bandpass energy integration, pseudo color display, and color space correction to create a color restoration sample set, thereby achieving a digital virtual restoration of the mural colors. Finally, image processing techniques were applied to enhance the mural’s pattern lines. This enhancement was achieved by integrating the results from black line extraction via spectral detection with the improved images, culminating in a refined representation of the mural patterns.
Results
The results of this study focus on the spectral recognition and restoration of mural pigments through a series of simulation experiments. Initially, the spectral characteristics of ancient mineral pigments were analyzed, revealing that while their physical coloring reactions are stable, minor chemical changes and reflectance variations occur due to aging and degradation. Factors such as pigment composition, particle size, and the addition of glue significantly influence the spectral characteristics. The analysis demonstrated that as the particle size decreases, the reflectance spectra generally increase in amplitude, particularly at characteristic peak positions, while the shape of the spectral curve remains consistent.
Subsequent experiments involved simulating the spectral response of pigments mixed with glue and applied to a white substrate. The findings indicated that the visible light spectrum of glued pigments showed minimal differences compared to the original pigment powder, primarily in amplitude. However, significant spectral differences were observed in the near-infrared region, particularly at specific wavelengths. The study concluded that spectral analysis for pigment recognition in real scenes could effectively utilize the visible light bands (450-800 nm) while accounting for amplitude differences. Furthermore, the simulation of mixed pigments under conditions of smoke and dust pollution demonstrated that the proposed weighted mixed pigment spectrum provided a more accurate representation of real mural pigments than using original pure pigment spectra. Correlation coefficients and 2-norm distances confirmed that the simulated mixed pigments closely matched the spectral characteristics of actual mural pigments, supporting the feasibility of the proposed method for spectral analysis in conservation efforts.
Discussion
In this section, the authors detail the methodology for acquiring hyperspectral data from murals, focusing on the challenges and solutions associated with hyperspectral imaging systems. They employed a customized hyperspectral imaging system capable of capturing images in the visible and near-infrared spectrum (400-1000 nm) with a spectral resolution of approximately 5 nm. The imaging process involved frontal scanning and the use of a stable lighting scheme to ensure non-destructive data collection. The authors constructed a spectral database of typical pigments used in Tang tomb murals, identifying five color systems and collecting hyperspectral data from various pigments, which revealed significant spectral differences among them.
The paper further discusses an improved fusion spectral analysis method for identifying mural pigments, addressing the challenges posed by pigment degradation and background noise. The authors introduced a weighted fusion approach combining the Spectral Angle Matching (SAM) and Spectral Information Divergence (SID) operators to enhance recognition accuracy. They conducted simulation experiments to evaluate the algorithm’s performance, demonstrating that the hybrid recognition operator outperformed individual SAM and SID methods, particularly in scenarios with varying light intensities and pigment characteristics. Finally, the authors applied their methodology to the M1373 mural, successfully identifying pigments and restoring their colors through a combination of spectral analysis and digital rendering techniques, thereby contributing to the preservation and understanding of historical mural artworks.