基于色差原理对石质文物表面污染物清洗效果的评价研究

叶 良,杨 平

(1.浙江科技大学 土木与建筑工程学院,杭州 310023;2.浙江-新加坡城市更新与未来城市联合实验室,杭州 310023)

石质文物是我国历史文明的见证之一,其历史价值和艺术价值主要体现在文物的表面及表层,采用合理的清洗方法去除其表面污染物可以为后续保护提供基础。为了准确评价石质文物的清洗效果,需采用科学的技术手段来检测和分析清洗前后文物表面的颜色变化,通过仪器检测到的数据及色差公式来定量评价清洗效果,以提高评价方法的准确度[1-2]。

色差检测是文物保护领域常用的一种无损检测技术,通过对岩石表面颜色的定量分析来确定文物表面的形貌变化,已经成为文物科技保护方法中重要的一环。虽然人眼对颜色具有较高的分辨能力,但受主观因素如心理因素和人的身体状态等方面的影响较大,会使观测结果具有不稳定性。而通过色度仪器和色差公式对文物表面形貌变化进行检测分析可有效避免主观因素的干扰,进而增强检测结果的可靠性[3-4]。周辉等[5]研究了多种文物考古的色度测量方法及影响因素,总结出色度测量方法可以更快捷精确地将文物表面颜色特征信息化和数字化,且操作简便、无损伤。

目前,石质文物清洗保护工作中,以色差检测为主的无损检测技术在工程中广泛应用。周华等[6]对云冈石窟的表面污染物进行清洗试验,并用色度仪、三维扫描仪等仪器对清洗效果进行检测评估以判断清洗效果。郑利平[7]将色度仪的工作原理和调色原理应用到文物修复工作中,结果表明色度仪的应用可以避免修复时调色的盲目性,有效提高文物作色的准确度和修复效率。色差检测结果对文物表面清洗前后的颜色控制非常重要,而色差公式正是用来评价文物表面清洗前后差异的科学方法。选取科学合理的色差公式可以有效提高计算结果的可靠性。王建刚[8]以标准颜色空间模型为基础对几种典型色差公式进行色差计算和颜色视觉试验,发现最新的CIEDE2000色差公式计算结果更准确,且对测量精度有很大的提高。范纯等[9]基于CIEDE2000色差公式原理对彩涂板进行检测与评价研究,发现该色差公式可以更好地反映颜色变化,符合人眼的视觉特征。

上述对色差的应用研究主要停留在基础的色差公式计算或理论假设,没有对色差参数进行深入分析并对计算结果进行定量分析以判断结果的可靠性。因此,本研究依托“温州乐青白龙山石殿抢险加固设计方案”项目,对白龙山石门、石殿照壁、石亭分别选择不同的病害区域进行清洗试验。采用色度仪检测清洗前后文物表面的颜色变化,定量分析色度参数与清洗效果的相关性,通过色差计算公式与色差参数相结合的方法,得出基于色差原理对石质文物表面污染物清洗效果的评价方法。

1 色差原理及清洗试验

1.1 色差基本原理

色彩是人的眼睛对不同频率光线下颜色的视觉感受,色彩既是客观存在的也是主观可感知的。某一色彩的变化状态可以通过建立不同维度的空间坐标系来表示,而这种可以用坐标系统定义的色彩范围就是色彩空间[10]。

1931年国际照明委员会(Commission International de L′Eclairage,CIE)成立,在颜色模型的基础上,首次采用数字方式来定义色彩空间[11]。1976年CIE定义的色彩空间为CIELAB,将颜色用3种数值来表示:L表示感知的明亮度(lightness);a表示红绿色度(green-red axis);b表示黄蓝色度(blue-yellow axis)。1976年CIE修正后的色彩空间增加颜色的鲜艳程度,称为彩度(Chroma),用c表示;增加表示不同颜色的角度,称为色相角(Hue)[12-13],用h表示。色彩空间CIELAB作为一个感知色彩的空间,主要通过数字变化来反映颜色感知变化,这是目前工业上较为通用的色彩空间原理。

色差参数是用来衡量基体两种或多种颜色间差异程度的量化指标:明度差ΔL表示颜色的明暗程度;红绿差Δa和黄蓝差Δb分别表示基体表面颜色偏向;彩度差Δc表示颜色的强度和鲜艳程度;色相差Δh表示基体表面色相角与标准色相角的差异。色相差值Δh由红绿色度值a和黄蓝色度值b所在平面上基体颜色点相对于标准颜色点的位置确定,用角度表示颜色的程度[14]。色差参数及其物理意义见表1。

表1 色差参数及其物理意义Table 1 Color difference parameters and their physical meanings

色差计算公式的结果可以用来衡量基体表面颜色偏差,总色差值用符号ΔE表示,用来对清洗效果进行评价。色差公式的几何意义是在均匀颜色空间以标准色样的坐标点为中心的一个三维椭球(图1),在L、a、b三个方向的半轴长分别为(L1-L2)、(a1-a2)和(b1-b2),分别表示清洗前后不同方向的色度差值。色差的计算单位是NBS,它是由美国国家标准局(National Bureau of Standards,NBS)制定的。当ΔE=1时称为1个NBS单位,大约相当于视觉色差识别阈值的5倍[15]。

图1 色差三维椭球图Fig.1 Three-dimensional ellipsoid plot of color difference

1.2 色差检测方法

色差检测方法分为肉眼观测法和仪器检测法,肉眼观测法带有一定的主观性和易变性,在研究中仅作为辅助依据。仪器检测法通常采用的测量仪器为色度仪,色度仪工作时会发射一束光,光照射到基体表面后再反射进入色度仪的光学模拟软件中,通过对反射光的亮度、彩度和色相与初始参照色进行比较,从而确定出基体表面的色度值。

色度仪测定的色度学指标主要包括L(明亮度值)、a(红绿度值)、b(黄蓝度值)、c(彩度值)、h(色相角)和ΔE(总色差值)。

1.3 清洗试验

1.3.1 病害勘察

经过现场勘察,白龙山石殿建筑群表面污染主要有以下几处:石门区域主要污染物为苔藓等微生物,颜色以浅蓝色为主;石殿区域主要污染物为烟熏和大气粉尘污染,颜色以灰黑色为主;石亭区域主要污染物为苔藓等微生物,部分区域有白斑污染,颜色以白色和红绿色为主。污染物分类及产生原因见表2。

表2 污染物分类及产生原因Table 2 Classification of contaminants and sources

1.3.2 清洗试验及清洗区域

试验主要采用蒸汽清洗(去离子水)和化学清洗,清洗辅助工具为毛刷、喷水壶等。选取石门、石殿、石亭三区域不同的病害类型进行清洗试验,清洗时先对试验区域洒水,然后快速用热蒸汽加热,防止局部受热温度过高造成热应力损害,最后进行正式清洗。石门、石殿、石亭清洗位置分布见图3、图4和图5。

图3 石门清洗位置分布Fig.3 Stone gate cleaning locations

图4 石殿清洗位置分布Fig.4 Stone temple cleaning locations

图5 石亭清洗位置分布Fig.5 Stone pavilion cleaning locations

1.3.3 清洗效果检测结果

清洗效果检测仪器为3 nH精密色度仪。选择在检测口径为8 mm,光源为D65,测定角为10°和包含镜面反射光的测量条件下,对试验区域取点测定。每个点位色度仪检测5次后取平均值,色度仪检测各项指标结果见表3。

表3 色度仪检测各项指标结果Table 3 Colorimeter results for each indicator

2 基于色差参数分析的清洗效果评价方法

将试验区域的色差检测数据导入SPSS软件中进行分析,以确定检测数据的稳定性、参数所占权重和参数主成分(principal component analysis,PCA)。根据色差参数与污染物之间的影响关系,基于色差原理建立污染物清洗效果与颜色的相关性。

2.1 清洗前后色差参数分析

2.1.1 信度检验

由李-克隆巴赫在1951年提出的克隆巴赫α信度系数主要用来检验数据的可信程度[16],当α>0.9时说明该数据结果可信程度较高。按照清洗前和清洗后分别对三试验区域各项色差参数检测结果进行均值计算,再对计算结果进行信度分析,以判断结果的稳定性和一致性。克隆巴赫α系数分析结果见表4。

表4 克隆巴赫α系数分析结果Table 4 Cronbach’s α coefficient analysis results

由表4可知,α>0.9时说明色度仪检测数据结果具有较高的稳定性,可作为后续参数分析使用。

2.1.2 色差各项参数所占权重

先对三试验区域清洗前后色差检测结果进行差值计算,再进行分类汇总。三试验区域颜色变化程度见表5。

表5 三试验区域颜色变化程度Table 5 Degree of color change in three test areas

由表5可知,石亭区域颜色变化程度最小,其次是石殿区域,最后是石门区域。污染物残留量与颜色变化程度相关,颜色变化程度越高,污染物残留量越少。

将石门、石殿和石亭三试验区域的色差计算结果进行均值计算。采用熵权法对色差的各项参数进行权重分析。色差参数权重计算结果见表6。

表6 色差参数权重计算结果

由表6可知,三试验区域整体的色差权重结果为:明度差权重为39.061%,对清洗效果影响最大,其次为红绿差(15.376%)和黄蓝差(15.258%),最小值为色相差(15.074%)。因此,后续对清洗效果评价时以明度差作为主要评价参数,红绿差和黄蓝差根据污染物颜色进行分类评价。

2.1.3 色差参数主成分分析

对三试验区域清洗后色差检测结果进行差值计算,得到5组颜色差值(ΔL、Δa、Δb、Δc、Δh)。将颜色差值导入SPSS软件中进行主成分分析,根据上述色差权重计算结果可以看出,影响整体清洗效果的色度参数主要为明度差,因此将其作为主成分。色差主成分分析结果见表7。三试验区域主成分排名见表8。

表7 色差主成分分析结果

表8 三试验区域主成分排名

由表8可知,将明度差ΔL作为影响清洗效果的主成分时三试验区域清洗效果为石门区域最好,其次是石亭区域,最后是石殿区域。

2.2 清洗效果与颜色相关性分析

2.2.1 回归分析

以试验区域清洗后的色差检测参数为因变量,清洗前的颜色参数为自变量,利用回归方程[17]对三试验区域的色差参数进行回归分析。三试验区域线性回归分析结果见表9。

表9 线性回归分析结果(n=5)Table 9 Results of linear regression analysis (n=5)

由表9可知,石门区域清洗效果主要受颜色指标b(97%)影响,石殿区域清洗效果主要受颜色指标a(59.2%)影响,石亭区域清洗效果主要受颜色指标L(73.2%)影响。验证回归显著性的F值分别为:98.39、4.351、8.182,三个色度指标在回归分析结果中呈显著性。线性回归方程分别为石门:Yb=5.506+0.728b,石殿Ya=1.106+1.116a,石亭YL=22.682+0.58L。回归分析法可以快速建立污染物清洗效果和颜色之间的相关性,从而找出对应污染物的色差参数,对清洗效果进行评价。

2.2.2 相关性分析

采用皮尔逊相关性分析法对三试验区域清洗后的色差检测结果进行相关性分析[18-19]。若相关性为正值则呈正相关,若为负值则呈负相关。各项参数的颜色相关性分析结果见表10。

表10 颜色相关性分析结果Table 10 Results of color correlation analysis

根据色彩空间原理,三试验区域明亮度L相关性均为正相关;石门区域主要为苔藓污染物(浅蓝色),清洗效果与黄蓝色度值b呈显著正相关;石殿区域污染物主要为烟熏及粉尘污染(灰黑色),与红绿色度值a和黄蓝色度值b呈正相关;石亭区域为青苔及白斑污染(白色、红绿色),清洗效果与明亮度L呈显著正相关。相关性越高说明清洗效果越好,污染物残留量越少。彩度差Δc与色相差Δh与清洗效果呈负相关,差值越小说明文物原有样貌越完好。

3 基于色差计算公式的清洗效果评价方法

基于色差原理及污染物去除效果与颜色相关性的结论,选取CIEDE2000色差公式对色差检测结果进行计算,完善公式中的各项参数因子使计算结果更精确。先通过正态分布法检验计算结果是否具有规律,再采用偏最小二乘法验证公式计算结果的可靠性,最后对计算结果进行清洗效果评价。

3.1 色差计算公式

CIEDE2000色差公式融合了CIELAB色差公式与视觉评价的优势,因此本研究主要使用该色差公式对清洗效果进行评价。对CIEDE2000色差公式中的每项基本参数因子进行了完善,得到了一个较为完整且精确度更高的计算公式[20-22],其计算步骤如下:

(1)

表11 色相角h的计算式Table 11 Calculation formula for the hue angle h

明度差、彩度差、色相差和修正后色相差的计算式分别如下:

(2)

式(2)中Δh′的计算如下:

(3)

(4)

式(4)中:SL、Sc、SH分别为明度、彩度、色相的权重函数,这3个权重函数定义了三维椭球半轴的长度,允许在CIELAB颜色空间中根据不同的区域进行调整以校正该空间的均匀性。权重函数的计算公式如下:

(5)

T=1-0.17cos(h-30°)+0.24cos(2h)+0.32cos(3h+6°)-0.2cos(4h-63°)。

(6)

(7)

(8)

最后,参数因子KL、Kc、KH是与使用条件相关的,标准条件是D65光源、光照强度为1 000 lx,视场大于4°,颜色均匀,本研究取标准条件下的数值KL=Kc=KH=1。

3.2 色差计算结果分析

3.2.1 清洗效果评定

通过分析色差公式结果得到更准确的清洗效果评价方法。色差计算结果见表12。对计算结果进行均值处理,选取平均值对清洗效果进行等级评定。色差计算结果大于其均值结果表明清洗效果良好;反之,小于均值时则表明清洗效果一般。从表12可以看出石门区域5个点位有4个点位清洗效果良好,石殿和石亭区域均有两个点位清洗效果良好,其他区域需进一步深入清洗。三试验区域清洗效果评价结果见表13。

表12 色差计算结果

表13 清洗效果评价结果

3.2.2 正态检验

将三试验区域色差计算结果进行正态分析,色差公式正态分析结果见表14。由表14可知,三试验区域计算结果均符合正态分布。通过对均值的比较可知,色差公式的方差均值越小,其数值结果更符合期望数值。CIEDE2000色差公式的彩度c和色相加权函数h不仅可以提高公式计算结果的准确性,而且还有一个为提高蓝色性能在彩度和色相差之间的参数RT及一个为改善中性灰色对尺度调节的比例系数T,可以更全面地对清洗效果进行评估。

表14 色差公式正态分析结果Table 14 Results of normality analysis of color difference formula

3.2.3 偏最小二乘法分析

偏最小二乘回归方法(partial least squares regression,PLS)是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析三种方法优点于一体的分析方法,它可以避免数据的非正态分布和因子结构不确定性等问题,并且它的预测结果也有较高的精确度[23]。这里将三试验区域色差检测参数与公式计算结果进行偏最小二乘回归分析,根据预测结果与实际计算结果吻合程度来检验数据的可靠性。偏最小二乘回归分析的计算公式为

CIEDE2000=12.678+0.21ΔL+5.21Δa+1.851Δb-1.994Δc+1.132Δh。

(9)

式(9)中CIEDE2000色差公式的预测常数为12.678,各项参数预测系数的大小反映其对色差公式计算结果的影响程度。由公式中预测系数值可知,Δa和Δb对色差计算结果影响程度最大,这与2.2节污染物去除效果相关性分析结果一致。CIEDE2000色差公式的真实值和预测值见表15。CIEDE2000色差公式真实值与预测值对比见图6。

图6 CIEDE2000色差公式真实值与预测值对比Fig.6 Comparison of true and predicted values of the CIEDE2000 color difference formula

表15 CIEDE2000色差公式真实值和预测值Table 15 True and predicted values of the CIEDE2000 color difference formula

由图6可知,CIEDE2000色差公式计算结果与真实值吻合程度较高,平均偏差程度为0.001,计算结果可靠性强,可以作为清洗效果评价的方法。

4 结 语

在石质文物表面污染物清洗效果检测方法中,色差检测是较为通用且精确度较高的无损检测手段。通过色度仪对石质文物清洗前后颜色变化进行检测,得出三原色红绿蓝的定量数值,并且给出了清洗前后明亮度、彩度及色相角的变化趋势。参数大小反映了清洗效果的显著程度,应用色差公式可进一步将清洗效果进行量化分析,以得到更准确的结果。

石质文物清洗效果与颜色具有明显相关性,不同种类污染物对应的色差影响参数不一样。分析色差参数大小可以判断出清洗后每种污染物的残留量,将色度参数和污染物去除效果相结合对清洗效果进行评价的方法,更具有针对性和精确性。通过色差公式可以更全面地评价污染物清洗效果,且结果也更客观,可靠度较高。未来在分析石质文物表面污染物与颜色相关性时可以由污染物种类选取对应的色度参数进行深入分析;此外,也可加上可视化的彩色图进行现场验证,在实际工程应用中更具有说服力。