圖像灰度分析技術(shù)應用

薛永亮

摘 要：青花瓷紋樣因其單色的表現(xiàn)形式，紋樣是通過顏料的濃淡變化進行控制的。人類約3/4的感光細胞是色盲的，因此，相比于色彩，人眼對于灰度變化更敏感，青花瓷紋樣顏料的濃淡變化本質(zhì)上是灰度變化，使用灰度變化來營造畫面。不同時期的青花瓷紋樣灰度變化受時代影響而發(fā)生改變，因此，以現(xiàn)代圖像分析技術(shù)為手段，以古代和現(xiàn)代青花瓷紋樣作為比較對象，對紋樣的邊緣線進行灰度檢測，分析古代和現(xiàn)代青花瓷紋樣灰度變化特征。

關鍵詞：圖像灰度分析；明清青花瓷；現(xiàn)代青花瓷；紋樣；灰度檢測

1前言

本研究中古代青花瓷紋樣和現(xiàn)代青花瓷紋樣的圖像分別來自于中國故宮博物院官網(wǎng)和中國知網(wǎng)文獻資料當中。本研究共有12個研究樣本，明清時代六個樣本，現(xiàn)代六個樣本，樣本數(shù)量不多，因此只對變化趨勢進行分析。由于古代陶瓷有些樣品器型是瓶或者罐的原因，其上面的紋樣如果全部截取會發(fā)生形變，對測量結(jié)果產(chǎn)生影響，本研究只對青花瓷紋樣的平整部分，并且是光源穩(wěn)定部分截取研究，因此主要對紋樣當中的主體部分進行測量，包括鳥類、人物、山體和山石。古代紋樣：青花枇杷綬帶鳥紋大盤（鳥紋樣）、青花花鳥紋梅瓶（鳥紋樣）、青花嬰戲圖圓盒（人物紋樣）、青花人物圖長方瓷板（人物/山水紋樣）、青花山水人物圖蓋罐（山水紋樣）。現(xiàn)代紋樣：叢林暢想（鳥紋樣）、碩果累累（鳥紋樣）、稚趣（人物紋樣）、童子下棋圖（人物紋樣）、云居（山水紋樣）、青花山水（山水紋樣）。

2圖像灰度分析

在繪畫中，區(qū)分不同主體間的方式主要有兩種形式，一是通過對主體施加明顯的邊緣線來突出，在圖像中表現(xiàn)是，主體的邊緣線灰度更低，邊緣線以實線的形式區(qū)分主體。二是通過較大的灰度對比區(qū)分兩個主體，邊緣的灰度和主體灰度接近一致，這種方式?jīng)]有明顯的實線存在。兩種方式都有劃分區(qū)域的功能，代表了主體的邊界[1]。邊緣線上測得數(shù)值點的多少代表了邊緣線的連續(xù)性強弱，通過測量邊緣線各個數(shù)值點之間的距離將會得出強弱的分析，數(shù)值點距離越小代表邊緣線連續(xù)性越強，線條越明顯，數(shù)值點距離越大代表邊緣線連續(xù)性越弱，線條越模糊。

本部分將對紋樣當中邊緣線的處理方式進行測量，測試的結(jié)果分為兩種情況：

第一，在ImageJ軟件中，通過施加Find Maxima指令，可以分析出區(qū)域內(nèi)各個像素塊之間差異極值點，測試圖像1中以紅點顯示了在區(qū)域內(nèi)各個像素塊灰度極值點，表示該點與其他像素塊之間對比，比其他各個像素塊之間的灰度對比差異最大。此方法將沿用到紋樣邊緣線查找分析中，在紋樣中如果邊緣線有明顯的加深處理將會被檢測出來，這表示紋樣的邊緣線處于兩個不同灰度區(qū)域的交叉處，獨立存在，形成了獨立的灰度區(qū)域，如測試圖像2，根據(jù)右側(cè)的校準條（calibration bar）可以看到圖像中被標記的紅點位置處灰度值很低，以灰度較低的邊緣線的形式存在，因此，如果紋樣當中存在被加深的邊緣線將會被識別出來。

第二，如果紋樣劃分區(qū)域不使用邊緣線加深的處理的方式，軟件將不能分析邊緣附近的最大值，這是因為邊緣兩側(cè)的區(qū)域灰度差異數(shù)值趨同，如測試圖像3，分析功能沒有分析出該區(qū)域內(nèi)最大的灰度對比數(shù)值點。因此，此種結(jié)果代表了紋樣的邊緣沒有經(jīng)過明顯的加深處理，是研究紋樣邊緣的重要檢測手段。

這兩種不同的分析結(jié)果將對紋樣的邊緣做出解釋，以科學的測量形式，證明明清和現(xiàn)代青花瓷紋樣在邊緣上處理方式的區(qū)別。本部分研究將對紋樣的邊緣處進行測量，測量的部位包括明清和現(xiàn)代紋樣中，鳥類的頭部、身體部分；人物的頭部、身體部分；遠處的山脈和近處的山石部分，主要對這些部分較長的邊緣進行分析。由于青花顏料和釉是液體的原因，在繪畫和燒制的過程中必然會有流動的現(xiàn)象存在，這也因此對紋樣邊緣線部位造成暈散影響，因此為了避免這種未知因素影響，在軟件中將通過BRGBCMYW LUT模式進行邊緣分析。BRGBCMYW LUT模式下，紋樣的灰度數(shù)值將會被以區(qū)間的方式概括，從低到高以黑、紅、綠、藍、青、紫、黃、白8種色彩顯示，如測試圖像4顯示，在這種模式下可以輕松分辨紋樣的邊緣位置[2]。

3紋樣邊緣線圖像灰度分析過程

表1為具體過程，使用segmented line工具在紋樣邊緣處擴選，寬度數(shù)值15，選取區(qū)域包含了邊緣本身及其兩側(cè)的區(qū)域（過程1），之后進行find maxima指令測量最大灰度數(shù)值點。如果紋樣邊緣線區(qū)域包含沒有青花紋樣的白底釉面，將加以Light background指令，這樣在查找紋樣當中的最大數(shù)值點時將不會在白底釉面當中尋找，只在具有明顯灰度區(qū)域內(nèi)查找最大像素點。經(jīng)過邊緣查找后各個最大數(shù)值點顯示在紋樣圖像中（過程2），通過分析各個點之間的距離就可得出邊緣線的連續(xù)性強度。具體步驟是，通過軟件中的single point指令將之前分析出的數(shù)值點導出為黑白圖像（過程3），圖像中黑點的灰度是0，白色部分灰度是255，經(jīng)過plot profile指令將以圖表的形式顯示（過程4），圖表的橫坐標代表數(shù)值點的距離，縱坐標代表數(shù)值點的灰度。在圖表中每個數(shù)值點的灰度都是255，因此頂點處即為數(shù)值點的位置，用straight line工具從左到右連接這些頂點形成封閉區(qū)域，使用wand（tracing）tool工具對每一段區(qū)域進行Bounding rectangle測量，得到每個點之間的距離，距離以width顯示（過程5）。計算各個點之間的距離平均值，取整數(shù)（過程6），平均值越小代表邊緣線連續(xù)性越強，越明顯，平均值越大代表邊緣線連續(xù)性越弱，越模糊。產(chǎn)生的平均值將以圖表的形式顯示[3]。

4圖像灰度數(shù)值分析與圖像灰度結(jié)果比較

4.1圖像灰度數(shù)值分析

（1）表1《碩果累累》鳥類紋樣中，分析出的兩個最大數(shù)值點不在邊緣處，因此采樣點不能分析出結(jié)果；《云居》山水紋樣中，只獲得了一個數(shù)值點，也不能分析出結(jié)果。原因是兩者紋樣的分析區(qū)域中，邊緣線加重痕跡不明顯，代表二者不是通過加深邊緣線的方式劃分區(qū)域。