アプリケーションの概要

古代壁画に使用されていた顔料は鉱物や植物材料に由来するものが多く、材料系が複雑で、同じ視覚色は異なる物質や複数の顔料で共同で形成されることが多く、肉眼や通常のイメージング手段だけではその真実な組成を正確に判断することは難しい。文化財の研究と保護活動の深化に伴い、文化財本体に接触せず、破壊しない前提の下で、より客観的で数量化可能な顔料情報をどのように入手するかは、重要な需要となっている。

高スペクトルイメージングは、壁画表面の連続帯域範囲内のスペクトル反射特徴を収集することにより、異なる顔料のスペクトル面での差異を明確に表現することができる。色情報のみを記録する従来の映像方式に比べて、高スペクトルデータは材料属性と顔料の組み合わせ状態をよりリアルに反映することができ、壁画顔料の分析と分布研究に信頼性の高いデータ基礎を提供する。

試験原理及び方法

本文は雲岡研究院館蔵清代壁画を研究対象とし、高スペクトルリモートセンシングを利用して壁画の顔料分布を探索し、主に顔料豊度反転法を採用した。

文化財表面顔料分析における重要な方向の1つは顔料のスペクトル分解であり、スペクトル分解混合によって彩色文化財表面顔料の組成と割合を得ることができる。文化財の高スペクトル画像では、純粋な顔料のスペクトルはエンド要素と見なすことができ、各画素は複数の純粋な顔料スペクトルの混合として記述することができる。

全拘束最小二乗法

（速い制限最小正方形、FCLS）

解混方法の中で最も&経典的な線形解混方法の一つであり、顔料の存在度情報を迅速に取得することができる。顔料スペクトルの混合モデルは線形混合であると仮定し、その混合モデル表現は以下の通りである：

ここで、xnは高スペクトル画像中のn番目の画素の反射スペクトルである、Pはエンド要素数、mpはp番目のエンド要素のエンド要素スペクトルベクトルである、anpはn番目の画素におけるp番目のエンド要素の存在度であり、εnはノイズである。

壁画表面の顔料に対して豊度反転を行った後、スペクトル整合技術を用いて顔料識別作業を展開し、第一のステップは実験室標準スペクトルライブラリを構築し、その後、測定対象顔料の反射スペクトルをこの標準スペクトルライブラリと比較整合し、測定対象スペクトルと最も類似度の高い顔料スペクトルを選別し、これを最終的な顔料識別結果とした。スペクトルマッチングの一般的なコア方法には、スペクトル角充填法（Spectral Angle Mapping、SAM）とスペクトル特徴擬法（Spectral Feature Fitting、SFF）がある。ここで、SAM方法は未知スペクトルと参照スペクトルに対応するベクトルの間の角度の大きさを計算することによって両者の類似性を判断し、角度の数値が小さいほど、2種類のスペクトルの類似度が高いことを示し、SFFはスペクトル吸収特徴に基づいてマッチングを行うリモートセンシング分類技術であり、マッチングを実施する前に、マッチングスペクトルと参照スペクトルに対して包絡線除去前処理を行い、それから最小二乗法を用いて、包絡線除去後のマッチングすべきスペクトルと参照スペクトル曲線に対してフィッティング演算を行う必要がある。

結果の分析

YGC-GD-1は薄赤色で、オレンジ色の色調があり、そのスペクトル曲線はまず上昇した後に低下し、700 nm付近で最高値に達した。スペクトルマッチングを経て、それと最も類似した顔料スペクトルは：鉛丹、土紅、赤土、赤土、赤土であり、その中で鉛丹は最も類似している。

YGC-GD-2は濃い赤色で、そのスペクトル曲線は600 ~ 1000 nmの間に明らかなピークと谷が存在し、スペクトルマッチングを経て、それと似た顔料スペクトルは：赤土、赤土、それらの成分はすべてFe 2 O 3である。

YGC-GD-3は薄い黄色をしています。スペクトル曲線は750 nm付近にピークが存在する。スペクトルマッチングを経て、それと似た顔料スペクトルは：雌黄、石黄、土黄である。その中で土黄は最も似ており、750 nm付近に小さなピークが存在している。

結論

顔料識別において、高スペクトル技術を利用して無傷探知顔料の分布状況を実現でき、他の検出分析手段と結合して、顔料の種類を正確に鑑別でき、大きな応用価値と潜在力を持っている。

参考文献：

高スペクトルリモートセンシングに基づく所蔵清代壁画の表面顔料分析―「関帝聖蹟図絵本」を例に

郭靖1、汪雨2、3、範瀟1、呂書強？2,3

（1.雲岡研究院、山西大同037007、2.北京建築大学測量・製図・都市空間情報学院、北京102616、

3.建築遺産の精密再構築と健康モニタリング北京市重点実験室、北京102616）

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