基于區(qū)域跟蹤的俑體劣化圖像監(jiān)測方法

摘 要：針對秦始皇帝陵兵馬俑本體監(jiān)測需求，設(shè)計了一種區(qū)域內(nèi)多特征點跟蹤的俑體劣化圖像監(jiān)測方法。該方法在俑體圖像中需要監(jiān)測的位置劃定區(qū)域并提取特征，之后通過多點匹配的方法跟蹤前后圖像同區(qū)域的位移變化，結(jié)合其多個點位變化結(jié)果，在不需要破壞文物遺存環(huán)境的情況下，可判斷俑體傾倒、剝落和裂隙變化等情況。通過其安置在俑體的傾角傳感器數(shù)據(jù)配合實驗證明：該方法操作簡單、易于實施、不破壞文物本體，適用于多種文物和復(fù)雜環(huán)境下的本體監(jiān)測。

關(guān)鍵詞：文物保護(hù)；預(yù)防性保護(hù)；圖像處理；本體監(jiān)測；彩繪陶俑；裂隙變化

中圖分類號：TP39；TN911.73 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）12-0-04

0 引 言

我國是歷史悠久的文明古國，約1億件（套）可移動文物主要存放于5 300余家博物館中。同時，我國又是世界上遭受地震災(zāi)害最嚴(yán)重的國家之一，超過70%的國家一級、二級博物館位于7度及以上高烈度抗震設(shè)防區(qū)。將可移動文物集中到博物館保存有利于文物保護(hù)、修復(fù)和管理，但也增加了強(qiáng)震下批量損毀的風(fēng)險，僅汶川地震就造成數(shù)以千計的國家珍貴文物損毀，對歷史的傳承造成不可逆的重大損失。

秦始皇帝陵博物院為目前中國最大的遺址博物館之一，已經(jīng)對外開放的遺址館有5處，遺址分布較廣，環(huán)境類型較全，包括遺址、普通展廳、庫房。秦始皇帝陵博物院較早使用物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行文物保存環(huán)境監(jiān)測，自2010年開始布設(shè)監(jiān)測系統(tǒng)，建成了國內(nèi)第一批博物館物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境監(jiān)測應(yīng)用示范系統(tǒng)。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步和文物預(yù)防性保護(hù)概念的建立[1-3]，經(jīng)過多年的補(bǔ)充完善，實現(xiàn)了博物院文物保存區(qū)域的全部覆蓋和基礎(chǔ)環(huán)境因子的全面監(jiān)測。對秦始皇帝陵博物院的環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行分析評價，對國內(nèi)同行在該領(lǐng)域的應(yīng)用、研究給予借鑒，以揚(yáng)長避短[4]。

但是其遺址保護(hù)大廳最早建設(shè)于20世紀(jì)70年代，彼時尚無抗震規(guī)范，未進(jìn)行抗震安全設(shè)計；大廳內(nèi)拱圈結(jié)構(gòu)頂安裝了大量非結(jié)構(gòu)物件，拱圈目前服役近50年，拱腳處出現(xiàn)較大安全隱患，缺少結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)。因此在陶俑本體劣化、防震預(yù)警等方面表現(xiàn)得不盡如人意。考慮到館藏秦兵馬俑種類繁多，存放環(huán)境復(fù)雜，特征多樣，且地震對兵馬俑的破壞作用與其材質(zhì)、形體、重量、修復(fù)狀態(tài)、存放方式等密切相關(guān)，因兵馬俑外型（重心）、壁厚、修復(fù)方式等也有很大不同，以及這些文物在千百年中受到的外部侵蝕作用和材質(zhì)劣化（本體劣化程度、地震易損程度千差萬別，很難用統(tǒng)一的指標(biāo)量化其損傷程度），風(fēng)險評估難以開展。現(xiàn)階段，兵馬俑的動力學(xué)模擬主要集中在遺址保護(hù)大廳本身的抗震性能模擬分析，以及兵馬俑本體的有限元模擬[5]，缺少綜合考慮遺址保護(hù)大廳、土遺址和秦兵馬俑文物各自安全性及耦合動力分析模型的研究，以及基于秦兵馬俑材料特征的安全性和穩(wěn)定性指標(biāo)體系的研究[6]。

隨著科技的不斷進(jìn)步，計算機(jī)圖像處理技術(shù)與信息技術(shù)已經(jīng)在文物的保存、修復(fù)、數(shù)字展示等領(lǐng)域取得了矚目的成果，為文物保護(hù)提供了很多新的方式方法[7]。在基于圖像處理的文物本體監(jiān)測方面，文獻(xiàn)[8]研究了基于二維碼位置圖像識別跟蹤的文物本體裂隙監(jiān)測方法，通過固定相機(jī)拍攝附著在文物裂隙兩側(cè)的二維碼表標(biāo)識，進(jìn)行長期的位置跟蹤，從而監(jiān)測文物裂隙發(fā)育情況。

本文圍繞秦兵馬俑地震災(zāi)害風(fēng)險評估與預(yù)防，提出防震風(fēng)險安全指標(biāo)和保護(hù)措施，構(gòu)建秦始皇帝陵遺址地震風(fēng)險快速評估方法，建立可實現(xiàn)遺址地震預(yù)警的可視化在線監(jiān)測系統(tǒng)；建立基于物聯(lián)網(wǎng)的秦兵馬俑及土遺址的防震安全感知網(wǎng)絡(luò)。本文在該項目的研究過程中，以陶俑本體傾倒、裂隙發(fā)育為監(jiān)測對象，設(shè)計了一種基于區(qū)域特征點跟蹤的圖像識別方法，通過跟蹤文物本體不同部位區(qū)域的位移變化，從而監(jiān)測其病害發(fā)育情況，通過監(jiān)測報警，實現(xiàn)建立遺址地震、病害的預(yù)警系統(tǒng)。

1 方法流程

1.1 總體流程

本文利用區(qū)域跟蹤的方法對文物本體進(jìn)行劣化監(jiān)測，該方法通過架設(shè)的固定攝像機(jī)定時拍攝圖像，將第一張圖像作為原始圖像，并在需要監(jiān)測的位置區(qū)域中提取SURF特征

點[9]；在后續(xù)拍攝的圖像中的相同區(qū)域提取特征點后將2幅圖像的特征點進(jìn)行匹配，但為了防止文物劣化偏移導(dǎo)致無法跟蹤，區(qū)域?qū)m當(dāng)放大；將匹配后的特征點進(jìn)行篩選，保證特征點匹配的準(zhǔn)確性，如果特征點匹配結(jié)果雜亂無章，無法有效篩選出有同一方向變化的多個特征點，則可判斷為該區(qū)域異常，根據(jù)監(jiān)測對象的不同，可以提醒為傾倒、表面剝落等情況；最后計算篩選后所有特征點的平均偏移量，作為該區(qū)域的變化量。劣化監(jiān)測流程如圖1所示。

1.2 圖像預(yù)處理

雖然攝像機(jī)是架設(shè)在固定位置進(jìn)行定期拍攝，但攝像機(jī)有輕微的擺動或偏移時，比對采集的目標(biāo)圖像與原始圖像發(fā)現(xiàn)會發(fā)生角度、裂隙等數(shù)據(jù)的變化，從而形成誤判，因此需對目標(biāo)圖像進(jìn)行幾何校正以避免出現(xiàn)誤差。本文利用參考圖像和目標(biāo)圖像的特征點進(jìn)行匹配，并用RANSAC隨機(jī)抽樣方法進(jìn)行匹配對篩選，計算出體現(xiàn)兩幅圖映射關(guān)系的變換矩陣，并用該矩陣對目標(biāo)圖像進(jìn)行幾何校正。

1.3 區(qū)域特征點篩選及匹配

在做區(qū)域跟蹤時，本方案設(shè)計了一種基于RANSAC思想的區(qū)域匹配方法。RANSAC是一種常用的參數(shù)估計方法，全稱為Random Sample Consensus（隨機(jī)抽樣一致性）[10]。它隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)中的一部分，然后根據(jù)這些數(shù)據(jù)擬合模型，統(tǒng)計模型與其他數(shù)據(jù)的偏差，最終篩選出符合一定閾值的數(shù)據(jù)，用于估計參數(shù)。RANSAC可以應(yīng)用于很多領(lǐng)域，如計算機(jī)視覺、機(jī)器人和地理信息系統(tǒng)等。其優(yōu)點在于對噪聲數(shù)據(jù)和異常值有很強(qiáng)的魯棒性，能夠有效地估計參數(shù)。將其應(yīng)用到本項目中，具體步驟如下：

（1）選取一組匹配點組（ax，ay），（bx，by），并計算其二維偏移矢量（b，a）=（bx-ax，by-ay）；

（2）遍歷其他匹配點組，計算其二維偏移矢量（b*，a*），并求（b*，a*）與（b，a）之間的幾何距離d；

（3）判斷d是否小于設(shè)定閾值D，如果小于，則表示（b*，a*）屬于本次隨機(jī)選取的數(shù)據(jù)集，并記錄數(shù)據(jù)集；

（4）計算本次隨機(jī)選取的數(shù)據(jù)集個數(shù)n在總匹配數(shù)據(jù)集中的比例t，并判斷t是否大于閾值T，其中T為設(shè)定的閾值，一般為50%～80%；

（5）如果t大于閾值T，則表示該次隨機(jī)選取的匹配點組（ax，ay），（bx，by）符合篩選條件，表示區(qū)域已經(jīng)完成匹配并且跟蹤到了原始圖像中的點位，步驟（3）中記錄的數(shù)據(jù)集為篩選后數(shù)據(jù)集，停止篩選，進(jìn)行后續(xù)步驟；

（6）如果t小于閾值T，則表示該次隨機(jī)選取的匹配點不符合條件，繼續(xù)步驟（1），重新選取匹配點組。

由于本項目中采用的是不同時序圖像進(jìn)行小區(qū)域的特征點提取與比對，因此本體圖像會因光照變化和晝夜明暗變化造成2幅圖像相似度降低，直接采用RANSAC匹配方法會出現(xiàn)t值過小的情況，無法匹配。

本方案基于上述問題，為保證區(qū)域匹配的連續(xù)性、穩(wěn)定性和誤差控制等同時滿足，修改了篩選步驟，不同之處在于如果沒有任何一組特征點匹配對的t值能夠滿足閾值T時，則選取含有最大t值的匹配對，計算t值乘以匹配對總數(shù)的值，及符合誤差條件的匹配對數(shù)量n，如果n大于閾值N（本方案中設(shè)定N=5），則說明區(qū)域之間匹配，并以這n條匹配的特征點之間的偏移量平均值作為區(qū)域變化的偏移量。特征點篩選流程如圖2所示。

1.4 計算區(qū)域偏移量

由于本項目應(yīng)用環(huán)境為半開放環(huán)境中的長時間在線監(jiān)測，因此區(qū)域特征點會在幾百到幾千張照片中匹配跟蹤，如果在第一張原始圖像中選定一個特征點作為后續(xù)跟蹤和匹配的目標(biāo)，但后續(xù)隨著光線和明暗等變化該特征點可能無法在特征點篩選后保留，從而造成該時間點拍攝的圖像無法跟蹤，出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失不整齊的情況，導(dǎo)致后續(xù)研究人員利用本體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時無法與環(huán)境信息有利結(jié)合，成為無效數(shù)據(jù)。

基于上述問題，本項目采用區(qū)域跟蹤法，即劃定跟蹤區(qū)域后，不選定特定的特征點進(jìn)行跟蹤，而是特征點匹配并完成篩選后，選擇所有篩選后的數(shù)據(jù)的平均偏移量作為該區(qū)域的偏移量，并以區(qū)域的幾何中心作為標(biāo)識點進(jìn)行圖像表示。

1.5 文物劣化判斷方法

當(dāng)完成上述特征點篩選步驟后，會出現(xiàn)2種情況：

第一種為完成匹配并計算出該區(qū)域的偏移量。本方法利用偏移量可對傾斜、裂隙發(fā)育等多種場景下的文物本體傾斜進(jìn)行監(jiān)測。當(dāng)發(fā)現(xiàn)多個區(qū)域都發(fā)生偏移時，首先記錄所有特征點的水平偏移量和豎向偏移量的平均值，由于匹配特征點為通過偏移量擬合篩選過后的組合，所以無需進(jìn)行擬合；利用RANSAC擬合方法計算傾斜角度，即隨機(jī)選取2組匹配的特征點組，分別算出同一圖像中2點的直線及2幅圖像中直線的夾角α，隨后繼續(xù)選取其他2組匹配的特征點組同樣進(jìn)行夾角α1～αN的計算，如果|α-αN|小于閾值的數(shù)量大于一定比例，則將α定為此次計算的變化角度。

第二種為無法匹配的情況。排除設(shè)備變動、大型地質(zhì)災(zāi)害、遮擋等情況后，當(dāng)監(jiān)測目標(biāo)為裂隙、劣化發(fā)育時，該情況可視為剝落和空鼓等病害的出現(xiàn)；當(dāng)監(jiān)測目標(biāo)為本體傾斜發(fā)育時，該情況可視為文物傾倒、碎裂等情況。

2 實驗分析

2.1 研究目標(biāo)及概況

本項目在秦始皇帝陵博物館已經(jīng)開始使用，監(jiān)測本體為秦始皇帝陵兵馬俑，監(jiān)測內(nèi)容為俑體傾斜和剝落。本方案首先選取一款無線攝像頭，固定在距離兵馬俑3 m的位置，因其傾斜主要為兵馬俑面部方向變化，因此架設(shè)在其面部朝向斜45°方向；攝像頭分辨率為500萬像素，拍攝周期為每8個小時拍攝一副圖像，內(nèi)置無線網(wǎng)卡并通過FTP上傳至服務(wù)器；攝像頭配備內(nèi)置電池，在8小時拍攝周期的情況下，能夠正常使用2年以上，便于進(jìn)行長期監(jiān)測；該攝像頭防護(hù)等級為IP67，確保其在露天環(huán)境下持續(xù)穩(wěn)定地長期工作。

通過攝像頭獲取的圖像，以第一張圖像為原始圖像，在圖像里的俑體上選取多個矩形區(qū)域，由于俑體以碎片形式拼接而成，因此在選擇一個俑體的監(jiān)測區(qū)域時，可根據(jù)專家意見，將單獨的碎片作為一個監(jiān)測區(qū)域，在碎片圖像內(nèi)部選擇矩形區(qū)域，并記錄左上角和右下角坐標(biāo)。在所有區(qū)域分別提取特征點并保存，以便后續(xù)匹配計算，如圖3所示。

標(biāo)記點設(shè)置了5處，分別為俑體頭部、上臂、下臂、軀干和小腿，由于距離較遠(yuǎn)，無法監(jiān)測其裂隙發(fā)育變化，本項目監(jiān)測參數(shù)為俑體傾倒數(shù)據(jù)。

本項目不僅通過圖像監(jiān)測文物本體情況，還在俑體肩膀上方安置了傾角傳感器，如圖4所示，本文選擇傾角傳感器數(shù)據(jù)作為本文方法的驗證數(shù)據(jù)。

2.2 實驗結(jié)果

在選定俑體后，本文選取2023年3月6日至2023年10月6日的監(jiān)測結(jié)果，如圖5所示，其中圖5（a）為本文方法監(jiān)測數(shù)據(jù)，圖5（b）為傾角監(jiān)測傳感器獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)。

從監(jiān)測結(jié)果可以看出，角度出現(xiàn)了0.01°的變動，其應(yīng)為本文方案和傾角傳感器中的誤差浮動，說明目前俑體穩(wěn)定性良好，沒有傾倒的風(fēng)險。同時通過2組數(shù)據(jù)的比較，說明本方案在無損本體監(jiān)測的應(yīng)用上有較好的效果。

3 結(jié) 語

本文以陶俑本體傾倒為監(jiān)測對象，設(shè)計了一種基于區(qū)域特征點跟蹤的圖像識別方法，通過跟蹤文物本體不同部位區(qū)域的位移變化，利用區(qū)域跟蹤判定結(jié)果，分析其裂隙、傾倒和剝落等情況；同時基于傳感器和實時監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，初步實現(xiàn)了對遺址地地震、病害等情況的預(yù)警。

本文所提出的基于區(qū)域特征點跟蹤的圖像識別方法的不足之處在于，當(dāng)出現(xiàn)地震、人為移動等情況后，設(shè)備無法精確歸位，即無法保證攝像機(jī)歸位后的位置精度。雖然通過幾何校正的方法進(jìn)行了圖像預(yù)處理，但無法消除誤差。另外，俑體表面由于沒有色彩紋理，因此特征點的提取較為困難，如果監(jiān)測區(qū)域較小而且攝像機(jī)位置較遠(yuǎn)，可能無法提取足夠的特征點。后續(xù)研究將致力于探索如何使監(jiān)測方法更加智能化、多維化、穩(wěn)定化。

注：本文通訊作者為李張翼。

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基金項目：陜西省重點研發(fā)計劃：陜西省重點產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈（群）—社會發(fā)展領(lǐng)域項目（2021ZDLSF06-02）

作者簡介：劉永波（1984—），男，工程師，研究方向為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、文物科技保護(hù)。

李張翼（1989—），男，碩士，工程師，研究方向為人工智能、圖像處理、文物科技保護(hù)。