基於圖像分析的古代壁畫病害演變監測技術的研究

《基於圖像分析的古代壁畫病害演變監測技術的研究》是依託天津大學，由孫濟洲擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於圖像分析的古代壁畫病害演變監測技術的研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：孫濟洲
• 依託單位：天津大學

項目摘要

祖先為我們留下了一批彌足珍貴的文化遺產-古代壁畫，它們無論是保存在洞窟、墓穴中還是在古寺廟中，由於歷史源長、繪製材料的脆弱性，再加上環境條件和人為的影響，均面臨著如何減緩其衰敗、實施有效監管和保護的難題。該申請項目針對當前各文化遺產地雖環境監測手段豐富，但直接監測壁畫本身的病害演變的無損非接觸的手段尚屬空白的問題開展研究。力圖在對古壁畫不同類型病害和不同演變時期的表觀形貌圖像特徵進行分析的基礎上，在超越人眼識別局限的相對微觀層面上探索基於圖像比對和差異分析的古壁畫病害演變的監測技術和病害演變程度的定量分析方法與標準。為了保障監測和度量的可靠、準確，研究基於圖像特徵提取、分割、比對的圖像精準獲取與自反饋重定位的支撐技術；為能實現對病害區域、 整幅壁畫、壁畫群的病害演變的情況給出監測與評估的結果，對於大面積病害區域的病害演變的巨觀層面上的綜合分析的技術的研究也將包括在該項目的工作中。

結題摘要

分布在洞窟、墓穴或古寺廟中具有數千年歷史的古代壁畫是我國最重要的文化遺產，但由於其歷史悠久、繪製材料的脆弱性,再加上環境條件和人為的影響,均面臨著如何減緩其衰敗、實施有效監管和保護的難題。多年來人們為保護古壁畫，遏制它的劣化進度，採用大量的現代科技手段作為支撐，對其賦存環境進行各種參數的監控，對其衰變原理進行模擬仿真的研究。然而，對壁畫本體由於受到不能碰觸的限制，尚無法獲取其本身表面病害演變，尤其在短時間內發生的肉眼無法識別的極微小的變化的信息，周圍環境的信息再充分但無法將其對壁畫本體病害的影響建立聯繫，無法為預防性保護提供情報，無法為壁畫病害的產生、發展、變化機理的研究提供依據。該項研究以圖像特徵提取、分割、比對分析為手段所提出的精準圖像重複獲取與自反饋重定位技術和所研製出的相機精準重定位平台系統突破了這一難點和填補了這項空白，不僅將壁畫本體病害演變和環境的影響構成了一個閉環的完整關係鏈，為預防性保護提供了決策的依據，為病害演變機理的研究奠定了基礎。該項研究基於稀疏編碼和隨機場理論並藉助機器學習的方法而取得的典型病害圖像局部區域特徵提取、表示和相似性度量技術，滿足了不同類型病害劣化程度的識別、區域的標識、巨觀區域病害量化統計分析等需求。該項目進行的過程中所完成的針對典型病害特徵所遴選的洞窟和監測點的三次（年周期）大規模數據採集和分析，不僅驗證了該項研究的最突出的成果－圖像精準重複獲取系統的有效性，為預防性保護的實施奠定了本體變化及時發現和精確度量方面的技術基礎。此外，還對敦煌莫高窟壁畫病害的現狀、演變、風險預控、保護管理等等提供了足夠的信息預檔案資料。該項目的研究成果還在室外古遺址監測與壁畫修復後的評估等套用上進行了嘗試，也取得了很好的效果。發表相關論文14篇，申請或授權專利9項，軟體著作權5項。