图2 石青(a)和金粉(b)颜料粉末、骨胶溶物、上布色卡光谱去包络线Fig.2 Azurite (a) and GoId (b) pigment powder, bone gIue, cIoth coIor spectrum after the continuum-removaI
图3 红色矿物颜料粉末光谱(a):原始光谱; (b):去包络线后光谱Fig.3 spectrum of red mineraI pigment powder(a): Original spectrum; (b): After the continuum-removal由于矿物成分相同,朱标、朱砂1和朱砂2的光谱曲线形态相似,在可见光波段先降后升,500nm附近形成一个较深的吸收特征,且宽度较宽(430~530nm),红光附近反射率急速升高,近红外波段反射率变化较为平直,在1940和2250nm附近有弱吸收特征,这和武锋强等[8]检测结果较为一致。且在该特征谱段范围内,随着朱砂颗粒的增加,其颜色越深,幅值越低。2.2.2 黄色颜料唐卡中的黄色颜料主要选用5种:雄黄、雌黄、土黄、赭石和金箔。其中雄黄、雌黄、土黄为硫化物,赭石为铁氧化物,金箔为金属单质。图4为黄色颜料粉末原始光谱及去包络线后光谱。
图4 黄色矿物颜料粉末光谱(a): 原始光谱; (b): 去包络线后光谱Fig.4 spectrum of yeIIow mineraI pigment powder(a): Original spectrum; (b): After the continuum-removal黄色颜料的光谱吸收特征主要集中在400~500nm之间,不同颜料的吸收特征位置和吸收深度均不同。五种黄色颜料中,赭石最容易区分,在近红外波段的反射率整体较低,且860nm附近还出现了吸收特征,这与铁氧化物的吸收特征一致。而雄黄、雌黄和土黄则在近红外和短波红外谱段表现出反射率较高且波形平直,在1890和2230nm附近有弱吸收特征,与红色颜料的光谱较为一致,可能为硫化物的光谱特征。金箔在可见光波段的吸收特征窄浅,可作为区分的依据。2.2.3 蓝色颜料唐卡中的蓝色颜料主要选用5种:石青1、石青2、石青3、石青4和石青5,主要成分均是蓝铜矿。五种石青主要按照研磨的颗粒大小区分,石青1颗粒最大,颜色最深;石青5颗粒最小,颜色最浅。图5为蓝色颜料粉末原始光谱及去包络线后光谱。
图5 蓝色矿物颜料粉末光谱
(a):原始光谱;(b):去包络线后光谱Fig.5 spectrum of bIue mineraI pigment powder(a): Original spectrum; (b): After the continuum-removal由图6可知,五种石青矿物颜料成分相同,光谱特征相似。由比尔定律可知,颗粒越大,内部光学路径长度越大,光子被吸收的能量也就越大;颗粒越小,与内部光学路径长度相比,表面反射会成比例增加[2]。因此在可见光和近红外波段,矿物颜料颗粒越大,反射率越低。五种石青的特征波段位置相同,在可见-近红波段,随着颜料粉末颗粒增大,吸收特征深度变小,符合矿物颗粒大小对反射率影响的规律。石青的矿物成分是蓝铜矿,属于碱式碳酸盐,在500~1000,1500,2040,2285和2350nm附近均有较强吸收特征,而在1885和1980nm处有弱吸收特征。其光谱在2350nm附近有强吸收特征,1885和1980nm处有弱吸收特征,这和与碳酸盐的吸收波段位置较为一致。而Cu2+在800nm处有吸收特征,而石青在500~1000nm有非常强的宽吸收特征,这也符合Cu2+的光谱特征。2.2.4 绿色颜料光谱分析唐卡中的绿色颜料主要选用5种:石绿1、石绿2、石绿3、石绿4和石绿5,其主要成分均是孔雀石。五种石绿主要按照研磨的颗粒大小区分,石绿1颗粒最大,颜色最深;石绿5颗粒最小,颜色最浅。
图6 绿色矿物颜料粉末光谱(a): 原始光谱; (b): 去包络线后光谱Fig.6 spectrum of green mineraI pigment powder(a): Original spectrum; (b): After the continuum-removal由图6可知,五种石绿光谱特征相似,在可见光和近红外波段,颗粒越大,反射率越低,反射率随颗粒大小的变化规律与石青一致,在550~1000nm有较强的宽吸收特征,在2270和2350nm有明显吸收特征。石青和石绿都是含铜的碱性碳酸盐,在碳酸盐的强特征波段2350nm附近,表现出明显的吸收特征;在2270nm附近表现出明显吸收特征,应该是OH-弯曲振动所致;也都在800nm也有明显吸收特征,这点与Cu2+光谱特征吻合。但与石青不同,石绿在900~1900nm红-近红谱段反射率增加较缓,1500nm无吸收特征,可以作为区分石青和石绿的依据。2.2.5 白色颜料唐卡中的白色颜料主要选用两种:白土和砗磲。白土主要成分为高岭土,是一种含A1一OH的粘土类矿物。砗磲则由海洋动物的贝壳研磨而成,其主要成分为碳酸钙。
图7 白色颜料粉末光谱(a): 原始光谱; (b): 去包络线后光谱Fig.7 spectrum of white mineraI pigment powder(a): Original spectrum; (b): After the continuum-removal由图7可知,白土和砗磲的反射率整体较高。可见光谱段范围,砗磲在370nm有弱吸收特征,而白土则在370和730nm处有两个明显的吸收特征,可作为区分。在短波红外和近红外谱段,白土在1425,1930和2230nm均具有明显吸收特征,1425nm吸收特征为羟基和水分子的振动导致,1930nm附近吸收特征则是由于水分子振动导致的,2230nm附近吸收特征则是铝离子和羟基作用引起的,和A1一OH矿物光谱特征吻合。砗磲在2320nm有明显吸收特征,这与碳酸盐矿物光谱特征吻合。结论唐卡作为一件艺术品,具有较高的历史价值和艺术价值。对唐卡的矿物颜料进行鉴别分析,对唐卡的鉴定、修复、数字化存档、再现等具有非常重要的意义。但少有文献报道针对唐卡矿物颜料进行体系性的可见光、近红外、短波红外光谱分析研究。本文对五种主色的唐卡矿物颜料粉末、骨胶溶物、上布色卡进行了光谱分析,矿物颜料粉末和颜料上布色卡光谱较为接近,其光谱特征没有明显的差异;仅在1920nm附近,矿物颜料粉末与上布色卡光谱特征存在差异,因此,在实际的研究中,可以直接利用矿物颜料粉末光谱对唐卡高光谱影像数据进行分析。对不同主色唐卡矿物颜料粉末进行光谱特征分析,总结了不同色系矿物颜料可见光、近红外、短波红外谱段光谱特征,且同种矿物颜料粉末,矿物粉末颗粒越大,颜料颜色越深,其光谱特征反射率越低。References[1] WANG Rui(王瑞). The Collection and Appreciation of Thangka. Bejing: The China Boks Publishing Company(北京: 中国书籍出版社), 2013.[2] LIANG Jin-xing, WAN Xiao-xia(梁金星, 万晓霞). Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱分析), 2017, 37(8): 2519.[3] Castro K, Vandenabeele P, Rodr Guez-laso MD. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 2004, 379(4): 674.[4] WANG Yu, ZHANG Xiao-tong, WU Na, et al(王 玉, 张晓彤, 吴 娜). The Journal of Light Scattering(光散射学报), 2017, 29(1): 39.[5] SHI Ning-chang, LI Guang-hua, LEI Yong, et al(史宁昌, 李广华, 雷 勇, 等). Sciences of Conservation and Archacology(文物保护与考古科学), 2017, 29(3): 23.[6] ZHONG Yar-fe, MA Ai-long, ONG Yew-soon, e al(钟燕飞, 马爱龙, Ong Yew-soon, 等). Applied Soft Computing, 2018, 64(3): 75.[7] ZHAOJi,ZHONG Yan-fei,JIA Tianryi,et al(赵 济,钟燕飞,贾天义,等).ISPRSJournalofPhotogrammetry and RemoteSensing,2018,135(1):31.[8] WANG Xin-yu, ZHONG Yam-fei, ZHANG Liang-pei, etal(王心宇, 钟燕飞, 张良培, 等). IEEE Transactions on Geoscience and Re-mote Sensing, 2017, 55(11): 6287.[9] WU Feng-qiang, YANG W-nian, LI Dan(武锋强, 杨武年, 李丹). Acta Mineralogica Sinica(矿物学报), 2014, 34(2): 166.[10] GONG Meng-ting, FENG Ping-li(巩梦婷, 冯萍莉). Sciences of Conservation and Archaeology(文物保护与考古科学), 2014, 26(4): 76.[11] WANG Le-le, LI Zhi-min, MA Qing-lin(王乐乐, 李志敏, 马清林, 等). Dunhuang Research(敦煌研究), 2015, 3(1): 122.[12] ZHANG Li-fu, SUN Xue-jian, WU Tai-xia, et al(张立福, 孙雪剑, 吴太夏, 等). IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2015, 12(11): 2188.[13] SUN Xue-jian, ZHANG Li-fu, YANG Hang, et al(孙雪剑, 张立福, 杨 杭, 等). IEEE Journal of Selected Topics in Appid Earth Observations and Remote Sensing, 2015, 8(5): 2198.