如亭，坐落于故宫宁寿宫花园颐和轩西侧，是一处两层高的戏台建筑（图1）。如亭下层围廊北、西、南三面墙壁上各绘有三幅彩色壁画。壁画总面积约20余平米，与一般寺观壁画或石窟壁画不同的是，如亭壁画的支撑体是护板墙，制作工艺较为独特。由于该壁画处于半开放环境中，温湿度变化较大且难以控制，现已出现多种病害，如：支撑体木板开裂、变形，地仗层脱落，壁画表面龟裂、起甲、颜料脱落、裂缝等（图2）。

图1  如亭照片

图2  如亭壁画病害照片 （a）地仗脱落、（b）开裂、（c）起甲、（d）龟裂

针对壁画文物大幅面的特点，以及颜料识别、画面增强、底稿线提取和浅表层缺陷勘察等研究需求，故宫博物院与中国科学院空天信息创新研究院以及上海大学开展合作，利用大尺寸快速高光谱扫描平台对壁画画面进行图像增强并挖掘表面隐藏信息，开发便携式激光全息散斑干涉系统对壁画浅表层缺陷进行勘察评估，并结合XRF元素成像光谱等技术从病害监测和工艺研究两方面对故宫如亭壁画文物开展应用示范研究。

综合对比如亭9幅壁画保存现状，其中南侧中间幅壁画（南中壁画）和西侧中间幅壁画（西中壁画）的画面保存较为完整，出现脱落及开裂的部分相对较少。另外，西中壁画画面中可以观察到类似“百鸟朝凤”的图案，但因颜料褪色、龟裂以及污渍等病害情况较为严重，画面模糊不清。因此，根据壁画保存现状和画面意义，选取南中和西中两幅壁画开展应用示范研究。

图3 如亭壁画照片  （a）南中壁画和（b）西中壁画

一、激光全息散斑干涉技术勘察浅表层缺陷

采用上海大学研制的文物专用激光全息散斑干涉平台，针对壁画文物不可移动的特点，以及无损分析的要求，对该实验系统进行便携式集成设计，如图4，主要设备包括：1）激光全息散斑干涉检测仪；2）声波激励设备；3）平行支撑支架及水平位移台；4）数据采集及处理计算机

图4  光路系统及集成  （a）集成光路布局示意图；（b）数字全息形变检测系统

基于在实验室中开展模拟实验而获取的条纹诊断经验，具体分析如亭壁画的条纹情况，条纹诊断区域及结果见图5。激光全息散斑干涉技术结合声波激励缺陷区域，引发形变条纹，检测了壁画文物中存在应力异常的位置，可用于壁画文物表面微观裂纹或亚表面空鼓、异常结构的位置和轮廓特征检测与分析，实现缺陷信息直接表达和可量化分析。本部分研究成果详见已发表文章^[1、2]。

图5  南2壁画（左）和西2壁画（右）的条纹诊断区域及结果

二、大幅面高光谱扫描技术进行画面信息增强

如亭壁画因颜料褪色老化、龟裂等原因，大面积图案模糊不清，为了将画面更好地展示出来，采用地面成像光谱辐射测量系统(field imaging spectrometer system, FISS)对如亭壁画文物进行高光谱遥感影像数据采集，选取壁画1202nm、1641nm、2049nm三个波段进行假彩色合成，通过拉伸图像亮度与对比度，可以获得更加清晰的壁画图案，如图6。由于如亭场地空间狭小，现场检测时照明灯光放置于壁画右侧，导致图6右侧图像曝光过度。

图6  西中壁画假彩色合成后图像

截取图像左侧区域与可见光照片进行比对，如图7所示，同色线框代表同一区域。从对比图中可以看出，由于表面灰尘、颜料老化褪色、龟裂等病害因素的影响，可见光图像（图7a）中线框圈出区域难以辨别画面内容，而在对高光谱图像进行假彩色合成后，如图7b，能够清楚的分辨每一只鸟，以及画面顶部的树枝等。

图7  西中壁画  可见光图像（a）和高光谱假彩色合成后图像（b）对比

三、XRF元素成像光谱技术分析颜料成分

利用大面积快速元素成像光谱技术对如亭西中壁画凤凰和孔雀图案处进行检测，元素分布结果如图8所示。由图可知，凤凰羽毛和嘴部图案的红色区域主要由Hg元素组成，因此推测红色颜料主要成分为朱砂；凤凰身体及头部图案和孔雀羽毛的绿色区域主要由Cu元素和As元素组成，经拉曼光谱检测并与标准图谱库比对后，确定该绿色颜料为巴黎绿；而在所有区域中均检测到Pb元素，推测其主要原因是在壁画绘制过程中，使用铅白作为颜料层的打底层。

图8  西中壁画的XRF元素成像光谱结果

针对壁画文物大幅面的特点，以及颜料识别、画面增强、底稿线提取和浅表层缺陷勘察的研究需求，本合作项目利用高光谱扫描技术和激光全息散斑干涉技术，结合XRF元素成像光谱技术对两幅故宫如亭壁画开展无损分析应用示范研究，较好的达到了利用无损分析方法对壁画进行表层信息快速获取及浅表层缺陷检测的效果，为壁画文物的保护修复提供了新思路。

参考文献

[1] 周文静, 李安琦, 陈振凯, 等. 壁画文物缺陷的数字全息检测与分析[J]. 中国激光, 2023, 50(19): 1909001.

[2] CHEN Z, ZHOU W, QU L, et al. Quantification analysis of mural defects in digital holography with fundamental voice excitation based on local phase field separation[J]. Optics and Laser Technology, 2024, 172: 110506.