综合概述

ATH6100是奥谱天成自主研发设计、拥有独立技术知识产权的一系列超便携式高光谱成像仪器，系统覆盖可见光到短波红外波段。ATH6100内置扫描机构，无需大幅度转动相机，就可以对目标进行高光谱扫描成像；除此之外，ATH6100还内置锂电池、中央处理器等，还有自动对焦系统可选配，同时具有高分辨率、高清、高质量等特点。

ATH6100可接受手机、iPad、笔记本电脑等终端设备的控制，使系统进行实时图像采集扫描、实时校准、实时结果输出，同时在获得目标影像信息的基础上，还可以获得数百甚至上千波段的光谱信息，实现目标的“图谱合一”。ATH6100采用高分辨率的CCD成像器件，成像清晰、噪点少。特别适合大尺寸的平直样品扫描成像，如壁画、字画、纺织品。

ATH6100轻便灵活，续航能力出色、智能化、数据分析处理功能齐全、能够实时监控、实时校准、实时输出反演结果等功能。广泛适用于户外和实验室内的应用需求。ATH6100将高光谱成像技术与高清拍照技术相结合，所采集数据兼具高光谱分辨率和高空间分辨率，能够充分挖掘物质自身特有的光谱特性和空间特性。

产品特征

l 内置推扫结构

l 内置大容量锂电池，可野外工作

l **波段范围：400～2500nm（多个范围可选）

l 高光谱分辨率：≤1.3nm

l 宽视场：23.5°@f=25mm（与物镜相关）

l 自动对焦系统可选

l 内置高分辨率可见光相机

l 可接受手机、iPad、笔记本电脑等设备的操控

l 时空辐射强度校正技术，显著提高辐射标定精度

l 线光源设计，匹配线视场，**提高光能利用率

l 自动积分时间推荐，根据样品反射率推荐曝光时间

应用领域

l 文物扫描修复，壁画修复

l 字画的数字化

l 纺织品：花纹的拷贝、图画的复制

l 司法鉴定：文检鉴定

l 矿物质的筛查

l 农业：树叶、烟叶扫描

l 科研机构、大专院校

1.应用效果展示

1.1古字画、壁画的增强与修复

古画作为中国文化艺术的重要文化遗产，在长期的保存过程中，由于自然环境和人为保存不当等因素的影响，古画中含有霉变、水渍、烟熏、蝇粪、油斑等污渍，模糊了画作的信息表达，降低了字画的艺术表现力，从而影响其欣赏或收藏价值。针对画作中污渍，传统的修复方法主要有物理和化学方法两种。物理方法主要利用水清洗或者手术刀轻轻去削，能够有效地去除蝇粪或者霉变。油斑的去除主要依靠丙酮、乙醚、高锰酸钾等化学试剂进行氧化和溶解，导致纸绢发脆甚至粉化，对文物损伤较大。然而油渍的存在模糊了画作的信息表达，降低了字画的艺术表现力，如何在不损伤古画物质本身的同时，对画作中被污渍遮挡的隐含信息进行有效提取，并尽可能恢复展现画作原貌，成为了一个较难解决的问题。近年来，高光谱技术凭借无损检测、光谱分辨率高和光谱范围广等优势逐渐应用到文物保护领域中，较高的光谱分辨率使得精细辨别成为可能，目前已有一系列的关于颜料识别分析的研宄，并取得了一定的研宄进展其次，涵盖较广的光谱范围增加了模糊文物信息的探测能力。

《论道图》画心底色由于宣纸长时间老化成暗黄色。通篇由墨线勾勒出山石景色和人物形象，由于线条颜色和背景颜色相差不大，导致人眼对这幅画的分辨，影像信息的判别和读取能力降低。通过图像处理，发现MNF第2波段的灰度图像突出了画作中的墨线信息，淡化纸的颜色，提高字体的分辨率，易于辨认，处理前后效果对比见图2。（摘自：武望婷等，基于高光谱技术对一幅清代画信息提取研究，文物保护与考古科学，第29卷第4期，2017年8月）

图2文字部分图像和MNF-Band2增强效果

《论道图》中有两处印章已经完全看不清(图5)，通过人眼已近无法识别出印章的内容，右下角的印章相比之下较为清晰，可以清楚地看到印章的轮廓和内容。分别用图像增强的方法对这两处印章做处理，为印章的恢复提供一定参考。

图3两处印章数码影像，中间为印章的原始图，右边为高光谱处理后的印章图像）

图4经高光谱增强后的人物图，左边为原始图像，右边为高光谱处理后的图

图5经高光谱增强后的人物图，左边为原始图像，右边为高光谱处理后的图

图6经高光谱增强后的假山图，左边为原始图像，右边为高光谱处理后的图

针对古画油溃区域科学修复困难，本文提出了一种基于高光谱影像分类线性回归的古画油渍虚拟修复方法。该方法主要针对污溃区域真彩色波段像素值进行处理，首先建立各类线性回归方程，利用受污溃影响较小的波段去校正受污渍影响较大的真彩色显示波段，从而实现污渍下颜料在真彩色波段的显示，以提高古画的鉴赏价值和艺术表现力，避免化学方法对珍贵文物的损伤。（注：周平平，基于高光谱影像分类线性回归的古画污渍虚拟恢复，地理信息世界，第２４卷第３期，２０１７年６月）

图7基于分类线性回归的古画虚拟修复技术流程图

修复后的影像与原始影像相比，污渍下被遮挡的颜料信息得以显现，影像中黑色颜料信息均能够较好地显现出来，叶脉纹络得到了很好的展现。分类回归处理由于考虑到各类物质在不同波段的对应关系，因此对色彩还原效果更显著，如图8ｂ所示，这种色彩的还原效果在纵观整个画作的尺度上体现更为明显，如图8ｄ所示。对比污溃污染作品原始影像如图8ｃ所示和分类回归的修复影像如图8ｄ所示，可以明显地看出，污渍下的隐藏信息在得到了提取展示的同时，污渍处的色调也得到了很好的还原。总体来讲，利用分类回归处理能够有效去除污溃对字画的影响。

图8经高光谱修复的古油画