图像处理技术在文物本体裂隙监测中的应用

丁飞 杨双国

（安徽博物院 安徽省合肥市 230071）

中国是具有五千年悠久历史的文明古国，文化遗产丰富，文物保护工作艰巨而复杂。随着文化遗产保护理念从“抢救性保护”向“预防性保护”的转变，文化遗产监测就显得越来越重要。

文物本体监测作为文化遗产监测中的重要环节之一，主要从文物本体的形态、结构、病害等几个方面进行监测。在文物本体裂隙加固工程（以下简称“加固工程”）中，提出了无损监测的概念，采用图像处理技术对文物本体裂隙的加固过程进行了跟踪记录，精准的记录了遗址修复过程中裂隙的变化，本文通过系统化的描述对方案内容进行全面介绍。

1 文物本体裂隙监测技术

目前针对文物本体裂隙变化的监测主要采用电阻应变片、位移传感器等接触式监测技术，此类监测技术会对文物本体造成不同程度的损害。随着科学技术的发展和文化遗产保护要求的提高，越来越多新的理念和方法被引入进来，下面对主要监测技术作简单介绍。

1.1 接触式监测技术

接触式监测方式多采用电阻应变片，根据金属导体的应变效应，当被测物体受力沿电阻丝方向发生形变时，电阻丝随之一起变形，因而电阻丝的阻值也发生改变，根据应变片的灵敏系数，数据采集仪器可测得应变片电阻值的变化，并将之转换成裂隙的变化值。

这种监测方式有很大的局限性，因需要在本体表面进行粘贴和处理，因此在壁画表面、土遗址表面等监测应用场景下不适用。

本文针对以上监测问题，提出了通过图像处理技术进行非接触式监测的解决方案，并在土遗址本体加固工程中得到了实际应用。

1.2 图像处理技术

图1：图像的位分解

图2：系统应用示意图

图3：水平镜头拍摄

图4：倾斜镜头拍摄

基于图像处理技术进行本体裂隙变化监测，主要是对现场所采集的数字图像进行处理。数字图像通常是由一个矩形像素矩阵构成，一帧图像可以描述成N×M 位像素，其中N 和M 是像素点的数目，图像处理实际上就是对像素矩阵中像素值的数字化处理。

通过高清成像设备采集现场图像，采用二值化及边缘检测方法得到原始图像的特征区域轮廓，经过定位、分割、解码计算出区域中心点像素坐标，最终按照比例尺将不同像素点的差值换算成实际距离，从而得到裂隙的变化值。如图1 所示。

图5：二维码

图6：二维码测距

图7：裂隙变化图

图像处理技术还包括点运算、群运算、边缘检测、局部特征检测、像素运算、模板匹配等，针对不同应用采用不同的技术进行处理。

1.3 摄影测量技术

摄影测量技术指通过光学摄像机获取影像，经过处理获取被摄物体的形状、大小、位置、特性的一项学科，主要被用于测绘领域。通过对影像原始尺寸、比例尺、拍摄角度等因素的综合处理，最终获得被摄物体表面特征。

2 基于图像处理技术的本体监测实现方案

针对文物本体裂隙变化的监测，获知裂隙变化量及变化趋势是关键点。因此采取特殊标记点（如工业色标、二维码图标等）识别方法，通过高清摄像机固定拍摄现场照片，上传至服务器。识别出图像中的标记点的相对坐标值，根据摄像机实际取景范围经过比例换算得到实际测量值。

2.1 监测方案

系统应用示意图如图2 所示。结合系统实际操作经验，我们对监测过程进行了如下定义：

（1）基础定标：采用定点图像采集方式进行监测，因此需要在系统运行初期对监测部位进行定标操作，包括固定摄像机位置、固定焦距、确定图像尺寸、确定水平位置。

表1：物距对应的观测尺寸与分辨率

（2）图像采集：通过网络将现场图像数据推送至服务器。

（3）图像处理：对图像进行处理，识别出图像上的标记点，并确定标记点所在图像的坐标值，通过比例换算得到不同标记点间的实际尺寸。

（4）测量结果：在坐标系上以时间轴为序展示裂隙变化数据，包括裂隙长度变化图和骤变趋势图。长度变化图主要表现裂隙变化的过程，而骤变趋势图主要呈现过程中的变化幅度。

（5）系统精度说明：案例选用的网络摄像机为130 万像素成像设备，最大像素尺寸为1280*960 像素。系统精度与施工现场有紧密联系（表1），具体测算方法如下：

测量精度=观测尺寸/成像像素（长）

物距：指镜头到被摄物之间的实际距离。

观测尺寸：指被摄物体在画面（长度）中的尺寸。

成像像素：指生成图像的像素尺寸。

通过选取更高规格的摄像机，可以进一步提升系统精度。如选用某厂家一款500 万像素的摄像机并配备同等规格镜头，该设备标称成像像素为2560×1920。以1000mm 物距、120mm 观测尺寸为例，带入公式计算精度为120/2560 ≈0.05mm。

（6）拍摄角度。需要特别指出的是拍摄角度会对拍摄精度带来细微影响，我们主要从观测尺寸（或称取景宽度）来分析。当摄像机镜头与被摄物体平行放置时，拍摄场景如图3 所示，当摄像机镜头与被摄物体成30°倾角放置时，相机的观测尺寸被相对放大，在成像尺寸不变的情况下，降低了拍摄精度（如图4 所示）。因此在使用该方案时，应保持摄像机镜头与被摄物体呈水平状，以便获取最大精度。同时在系统运行过程中，不应调整摄像机拍摄角度，否则会影响系统工作的稳定性。

2.2 标记点的应用

关于标记点的选择，在系统设计初期，计划采用白底黑心的圆形图标作为特殊标记点，但经过反复试验，这种设计存在两方面缺陷：

（1）圆形的误识别率较高，可能与应用现场的背景有很大的相似度；

（2）这种没有任何含义的图标不利于后期系统扩展。

通过试验对比，我们提出采用二维码图标作为特殊标记点。首先二维码图标不会与任何环境物品的纹饰存在重复性，从根本上降低了误识别率；其次，二维码图标自身可以携带大量信息，便于满足后期功能扩展。另外，二维码图标的方向性也是可以被有效利用的，如通过二维码图标自身旋转得知物体在平面上的位移变化。如图5 所示。

为了提高数据的一致性，消除二维码图标因方向性带来的干扰信息，规定每个二维码图标的第一个框与第三个框的连线中点为二维码图标的中心点。通过计算一组二维码图标中心点之间的距离，得到一组二维码图标间的像素差值，并通过进一步换算得到实际距离，如图6 所示。

下面我们结合实际案例来了解这种监测技术的应用。

3 应用案例

如图7，在某博物馆长期实时监测过程中裂隙变化范围在33.35mm～33.5mm 之间，通过数据得知，在近几个月的监测过程中，可以实时的反映裂隙的生长发育，故采用图像处理技术，并辅以二维码图标作为标记物，是可以精确监测到裂隙变化过程的。

4 小结

文物本体裂隙产生的因素很多，本文提出的非接触式的监测方法与传统监测方法相比，优势在于不需要与文物本体表面进行过多接触，尤其无需进行大面积粘贴、清洁、防潮处理等工作，最大限度的保护文物本体不受破坏，便于在多种特殊应用环境下使用。该方案仍存在一些问题，例如现场运行设备整体功耗较大需要独立市电供应、监测精度受现场环境因素制约影响较大等等，需要进一步优化改进。总体来讲，本文提出的基于图像处理技术的监测方法为文物本体裂隙监测提供了一种新的监测手段，丰富了行业应用。