油画《德涅伯尔河的秋天》现藏于国家博物馆, 由苏联女风景画家莉迪亚· 伊萨科夫娜· 布罗茨卡娅于1953年创作完成, 1957年11月以苏联人民名义赠与毛泽东主席, 尺寸104 cm× 162 cm。 该油画采用直接画法绘制; 构图采用“ 黄金分割法线” , 整体画面前中后景明确, 具有强烈的空间感; 画面整体呈现暖色调, 笔触变化显著, 颜色丰富, 是典型的苏联时期写实主义风景油画。

图1

Fig.1

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	图1 修复前的《德涅伯尔河的秋天》(正面图)Fig.1 Autumn on the Dnieper River before restoration (front view)

油画《德涅伯尔河的秋天》存在污染、 变色、 裂隙、 起翘、 空鼓、 脱落、 不当修复等病害。 其中, 空鼓面积占比较大, 存在大面积脱落的风险, 急需保护修复。

两种宏观光谱成像技术多光谱摄影技术和大幅面X射线荧光光谱技术联合光纤反射光谱技术应用于馆藏油画《德涅伯尔河的秋天》的颜料识别和创作技法研究。 依托宏观光谱成像技术采用聚类分析方法得出绘画材料、 创作技法的基本信息及分类, 采用光纤反射光谱(必要时取样研究)辅助深入解析油画具体信息, 给出更为完整、 宏观的油画颜料和创作技法信息。

(1)多光谱摄影技术: 使用多个成品或者改造后的商用光学相机搭建一套涵盖紫外-可见-红外光波段的多光谱摄影系统(设备参数见表1)。 本研究所用光谱带、 成像方法和成像设备示意图见图2。 本文所涉及的成像方法、 图像处理专业名词及其英文缩略语包括紫外荧光成像(UVF Photography)、 可见光反射成像(VIS Photography)、 红外反射成像(根据成像设备差异分为IR Photography和IRR Photography)。 其中, 紫外荧光成像图、 红外反射成像图又可分别和可见光反射成像图通过数字拟合成具有材料鉴别功能的紫外假色图(UVFC)和红外假色图(IRFC)^[6]。

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 多光谱摄影系统设备参数 Table 1 Instruments parameters of the multispectral imaging system 成像方法 应用波长范围/nm 相机/设备型号 镜头/传感器 镜头前滤光片 光源 紫外荧光成像 (UVF) 200~400 Nikon D7000 Nikon AF-S NiKKOR 50 mm f/1.8 3 kW高压汞灯(组装) 可见光反射成像 (VIS) 400~780 Canon EOS 800D Nikon AF 85 mm f/1.4 红外还原滤镜 金贝LED灯, 色温5 500 K 红外反射成像 (IR) 650~1 100 Canon EOS 800D改装, 移除低通滤波器 德国LINOS-inspec.x M 1:1.4 f=50 mm NIR 900~1 350 nm短波红外高效通光镀膜专用镜头, 尼康接口 美国MIDOPT公司LP1000定制滤片; 中心波长CWL950nm, 透射带985~2 000 nm, 截止带715~905 nm 日本滨松红外专用灯, 波长900~2 500 nm 红外反射成像 (IRR) 900~1 700 Apollo红外反射成像仪 机械微动16 bit红外面阵列制冷型传感器, 多层镀膜红外镜头, 光学结构6 elements, 焦距150 mm, 光圈f/8与f/11 1 250 nm短波截止滤光片、1 250~1 510 nm带通滤光片、1 510 nm长波截止滤光片

表1 多光谱摄影系统设备参数 Table 1 Instruments parameters of the multispectral imaging system

图2

Fig.2

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	图2 本文研究所用光谱带、 成像方法和成像设备示意图(依据参考文献[6]改编)Fig.2 Illustration of the spectral bands, imaging methods and imaging instruments which contribute to the flowchart described in this paper (Adapted from reference [6])

(2)大幅面X射线荧光扫描成像光谱仪: 使用德国Bruker公司生产的M6 Jetstream型大幅面X射线荧光光谱仪, 采用Rh靶作为激发源, 测试电压40 kV, 电流279 μ A, 单点采集时间9 ms, 采集光斑大小360 μ m, 步长360 μ m。 使用Bruker M6 Jetstream软件采集面扫数据, 并对结果进行解析。

(3)光纤反射光谱技术: 使用荷兰Avantes AvaSpec-DUAL/NIR DUAL双通道型光纤光谱仪, 配备AvaLight-HAL-S-Mini卤素灯光源(10W)和AvaLight-DH-S-BAL氘卤光源, UV-VIS-NIR光纤(Y型)。 采样间隔0.6 nm@200~1 000 nm, 5 nm@1 000~2 500 nm, 光谱分辨率2.4 nm@200~1 000 nm, 16 nm@1 000~2 500 nm。 采集软件为AvaSoft8.0。

采用多光谱摄影系统采集油画的多光谱图像。 经对比研究发现, 相较于单一波长光源(常用的是365 nm), 本实验所用200~400 nm混合紫外激发光源(见图3)拍摄的油画紫外荧光反射成像图信息更清晰、 细节更突出、 层次更丰富, 且单张图片拍摄时间更短, 这种光源对于拍摄大幅面油画(画面离相机距离较远)时更为实用。 这可能是由于所使用紫外灯光强度较大且含有一部分可见光, 图像中包含了紫外荧光信息和少量的可见光反射信息, 增强了荧光图像的定位和可识别性。 通过紫外荧光成像发现, 该油画无整体涂刷的光油层, 但在紫外荧光照片中可以观察到画面近景处, 即画面的中下半部, 有不均匀的、 较强的紫外荧光反应, 推测为作者在绘画过程中, 运用较多的调和油进行局部涂刷, 以恢复深色区域的明度, 并缓解画面吸油的问题。

图3

Fig.3

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	图3 本研究所用紫外光源光谱分布图Fig.3 Spectral distribution of the UV light source used in this study

大部分颜料对1 000~1 700 nm波段的光吸收和散射较少, 也就是说颜料在该波段是“ 透明” 的, 因此IRR成像图可用于揭示绘画表面下隐藏的底稿信息和颜料分布层次^[6]。 本研究中, IRR成像下未观观查到该作品的底稿信息, 与修复过程脱落部位所观察结果一致。 多组红外摄影图像揭示作者运用短平快的厚涂直接画法。

油画绘画材料具有很强的可塑性和遮盖力, 绘画可一次完成, 也可多层覆盖, 反复涂改画面, 这为油画增添了区别于其他艺术形式的神秘色彩。 运用科技手段揭示油画中的隐藏信息成为了油画技法研究的一大要点。

短波红外摄影显示, 在画面右侧作者曾用对红外吸收材料比较强的材料绘制一只飞鸟, 后作者进行构图调整, 用蓝黑色颜料(深色云彩)将飞鸟覆盖(见图5)。 根据画面其他区域黑色飞鸟材料取样测试结果推测, 被覆盖的极可能为采用含碳的黑色颜料绘制的飞鸟。

在《德涅伯尔河的秋天》画面左上部[图6(a)虚线标注区域], 画面可见的是一片蓝灰色的云彩, 通过MA-XRF光谱成像可知, 该处除了与云彩形状匹配度比较好的Co元素存在[图6(b), Co-Kα 分布图], 还可以看到形似树梢的Fe元素的分布[见图6(c), Fe-Kα 分布图], 这与画面下部树丛树叶主要成分为Fe元素结论一致。 由于X射线具有一定的穿透深度, 可以激发底部颜料层, 并且部分高能元素特征峰(例如Fe-Ka 6.4 keV)信息深度较大, 可以穿透上部颜料层到达探测器进而被检测到, 我们可以利用这些元素的高能谱线观察到底部颜料层的信息。 同时, Zn-Ka的分布图也反映了含Zn颜料被用作油画的基底层, 局部信号[对应图6(a)虚线标注区域, (d) Zn-Kα 分布图]为上部颜料所吸收导致Zn信号减小变暗, 其形状与Fe元素的分布反向显示。 据此, 我们推测该部位曾使用含Fe的颜料做过画, 但作者为了构图更为协调后续进行了修改, 最初的树梢被深色云彩(含Co颜料)所覆盖。 该部位的修改痕迹在红外反射图(800 nm长通滤片)中也能清晰观察到[图4(c)]。

图4

Fig.4

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图4 油画多光谱摄影图 (a): 可见光图像(修复前拍摄, 油画局部做贴面保护, b, c同); (b): 紫外荧光成像图; (c): 红外反射成像图(800 nm长通滤片); (d): 红外反射成像图(950~1 250 nm带通滤片, 修复中拍摄)Fig.4 Multispectral images of the oil painting (a): Visible light image (captured before restoration, with localized facing protection applied to the painting area, same as b and c); (b): UV-induced fluorescence image; (c): Infrared reflectance image (with 800 nm long-pass filter); (d): Infrared reflectance image (950~1 250 nm band-pass filter, captured during restoration)

图5

Fig.5

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	图5 消失的飞鸟(VIS和IR)Fig.5 The vanished bird (VIS and IR)

图6

Fig.6

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	图6 覆盖的树梢(MA-XRF分析)Fig.6 The concealed treetops(MA-XRF Analysis)

另外, 通过Co元素分布和Zn元素反向分布发现, 在画面右下部树丛处, 存在多处树干元素分布与图案分布形状不符现象, 推测作者亦在此处做了修改或者多层绘制树干。 红外假色图中可以清晰地看到些许蓝色的摆笔或点扫的笔迹, 推测为作者在描绘中部的树丛边缘时, 进行了反复的叠压修改, 调整树丛的轮廓。 两种方法分析结论一致, 可以推断作者在绘制树木时进行了反复调整。

颜料的鉴别与分布对于油画保护修复、 创作技法和艺术价值等研究极为重要。 油画颜料是油画的物质基础, 油画的魅力在于基于油画物质材料所产生的表现力、 技巧多样性和内容的神秘性。 颜料的运用和呈现极为重要, 颜料混合使用是油画创作的一大特征, 这为油画颜料分析带来极大挑战。

在可见光条件下, 油画的色彩受照明条件、 采集设备、 油画材料(颜料)等因素的影响, 采集的色彩数据(RGB格式)与实际材料之间没有直接关系, 可能会导致所谓的同色异谱现象^[16]。 但假彩色图像[RGB格式, 图7(d, f)]仅与材料种类相关, 可有效避免同色异谱现象, 用于区分材料种类。 在RGB格式的假彩色图像数据条件下, 基于同种像素光谱特征相似的原理对绘画进行图像分割和边界提取, 可得到绘画层颜料的空间分布信息^{[17, 18, 19]}。 本文选取局部色彩及层次丰富的区域做研究范例, 采用多光谱摄影技术进行色彩分布宏观成像研究和颜料材质聚类分析, 再将聚类分析结果和光纤反射光谱分析(点状无损分析)结合研究给出油画颜料分布信息。

图7

Fig.7

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图7 《德涅伯尔河的秋天》多光谱摄影分析 (a): 《德涅伯尔河的秋天》可见光图; (b): 分析区域选择; (c): 红外反射成像图像(800 nm长通滤片); (d): 红外假彩色图; (e): 紫外荧光图像(200~400 nm连续波段); (f): 紫外假彩色图Fig.7 Multispectral imaging analysis of Autumn on the Dnieper River (a): Visible light image; (b): Selection of analysis region; (c): Infrared reflectance image (with 800 nm long-pass filter); (d): Infrared false-color image; (e): UV-induced fluorescence image (200~400 nm continuous band); (f): UV false-color image

(1)面分析与点分析结合, 确认颜料类型

在可见光和假彩色图聚类分析结果指导下, 选取七个具有代表性区域分析, 这七个区域能涵盖所选取画面中所有颜料、 且每种颜料不少于3个平行数据点。 以区域1为案例分析, 区域1主要图案为深棕色和绿色颜料绘制的树叶。 红外反射成像图显示灰度较大, 推测可能含有炭黑或其他红外线不易透过的颜料; 红外假彩色图显示为玫红色, 这与区域7和区域6底层发出来的颜色一致, 推测三处含有同种呈色颜料。 三个推测结果进一步使用MA-XRF分析(图7)和FORS分析(图8-1#)进行验证。 MA-XRF分析结果显示, 区域1成色元素主要为Co、 Cr、 Zn和少量Fe; 采用FORS技术对该区域多点进行光谱分析, 发现该区域棕色和绿色颜料图谱中均含有820 nm处钴绿的特征性的红外吸收峰^[12], 结合MA-XRF分析该处存在大量的Co元素, 推测为该处绿色颜料含有钴绿; 结合MA-XRF中Cr元素和FORS图谱中510 nm 处小尖峰存在, 推测该处还使用了铬绿(Cr₂O₃)^[20], 这种铬绿是一种蓝相的翠绿色, 与可见光下的色彩表现一致; 然而, 在该处混合颜料中, FORS分析与MA-XFR成像结合并不能有效确定棕色颜料成分。

图8

Fig.8

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	图8 分析区域部分呈色元素分布图(MA-XRF)Fig.8 Distribution maps of selected chromogenic elements in the analysis area (MA-XRF)

同样的研究思路分析得出: 区域2(黄褐色树叶, 红外假彩色显示为绿色)呈色材料为赭黄(Fe₂O₃); 区域3(红色树叶, 假彩色显示为黄色)主要呈色材料为铬红(PbCrO₄· 2PbO)调和赭红(Fe₂O₃); 区域4(红色树叶, 下面是褐色树叶, 红外假彩色显示上面为黄色, 下面为绿色)红色树叶主要呈色材料为铬红, 褐色树叶主要呈色材料为含钴的黄色、 赭黄调和了黑色颜料; 区域5(橙色天空, 红外假彩色为浅黄绿色)主要呈色材料为赭黄、 有机红; 区域6(蓝灰色山脉, 红外假彩色呈蓝黑色下层透出玫红色)主要呈色材料为钴绿调和了黑色颜料; 区域7(蓝灰色天空, 红外假彩色显示为玫红色), 主要呈色材料为铬绿和赭黄。

(2)图像分割与色彩赋值, 得出颜料分布特征

选取800 nm长通滤片所拍摄红外反射成像(IR)结果与可见光反射图像拟合得到红外假色图(IRFC), 结合FORS图谱数据解析结果, 得出几种主要颜料在画面表层的分布规律。 具体操作为: 使用OpenCV软件的imread()函数读取拟合好的红外假色图(Photoshop拟合, RGB格式), 选择一处清晰、 明确的色块作为色块提取点(可结合肉眼观察确定选取点), 提取色块的RGB值, 并定义阈值范围依据阈值设定提取对应颜色的像素点, 将提取的颜色与原始图像叠加拟合, 提取选定的颜色, 并将非零值的像素点设置为白色, 即可显示出提取的颜色色块分布。 提取颜料分布结果见图10。 为验证图像提取分析结果的可信性, 每组颜色分布数据都用FORS反向多点验证, 验证点检测出的颜料种类误差较小。 由此可见, 尽管存在着数据损失的可能, 但这仍是一种有效的研究颜料表层分布的聚类分析方法。 图像信息采集时, 所拍摄的多光谱图像应足够清晰, 非可见光图和可见光图一定要原位拍摄, 阈值设定范围可设定较为宽泛(建议范围是30~50), 可更为准确地反映颜料面分布特征。

图9

Fig.9

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	图9 不同区域不同颜色点光纤反射光谱分析结果(FORS)Fig.9 FORS analysis results of different colored points in various regions

图10

Fig.10

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	图10 几种主要颜料(a赭红, b赭黄, c铬绿, d钴绿)在画面表层的分布(不反映颜料浓度特征)Fig.10 Surface distribution of major pigments (a: red ochre, b: yellow ochre, c: chrome green, d: cobalt green) in the painting (not reflecting pigment concentration characteristics)

综合运用以上技术对整幅油画进行分析: 从红外假彩色图来看, 整幅画面透出玫红色的底色, 可见光下这种底色对应为蓝色或者蓝灰色, 经综合分析推测, 这种暗色底色的主要呈色颜料为钴绿和铬绿调和而成。 通过其他多处笔触、 色彩的叠压关系来看, 推断作者先运用这种较为统一的暗色颜料进行大面积铺底, 接着再用其他颜料混色进行深入塑造, 按照焦点透视原则绘制落日、 河流、 远山和草木, 最后刻画细节以丰富画面。 远景天空处的云朵在可见光照片中呈现为统一的蓝灰色, 但在红外伪彩图中可明显看出其由两种不同的颜色成分构成, 并且作者干扫的笔触变得清晰明朗, 可见, 此处画面的层次是作者通过两种微妙的蓝灰色干扫过渡表现出来的。 近景的树丛边缘, 在原作中呈现为统一的淡紫红色, 但在红外假色照片中, 可以看到些许蓝色的摆笔或点扫的笔迹, 推测为作者在描绘中部的树丛边缘时, 进行了反复的叠压修改, 调整树丛的轮廓。 为表示秋天丰富的色彩颜色, 作者至少运用铁红、 铬红、 镉红/黄绘制了红色树叶; 运用铁黄、 镉黄描绘了黄色树叶; 运用钴绿、 铬绿(翠绿色)绘制绿色树叶; 运用钴绿调和浅色颜料绘制成天空; 运用镉红、 铁黄等调和绘制成了夕阳和余辉, 钴蓝和铬绿调和绘制成暗色云层, 丰富了天空的色彩层次; 多种颜料被无序地用于草地的绘制。 总体来看, 整幅画面构图严谨完整, 笔触变化显著, 色彩和谐、 自然写实、 富有力量感, 即给人视觉上的享受, 又在情感上也给人以深刻的共鸣。