顧珈靜,劉 春,周驍騰,湯 焱
(同濟(jì)大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院,上海 200092)
文物是人類在社會(huì)活動(dòng)中遺留的具有歷史、藝術(shù)、科學(xué)價(jià)值的遺物和遺跡[1]。優(yōu)秀物質(zhì)文化遺產(chǎn)的體系龐大、內(nèi)容繁雜,往往需要承受時(shí)間的考驗(yàn),為此當(dāng)代人需要傳承和不斷了解。而數(shù)字化三維重建是保存、管理文物的一種切實(shí)可行的方案,也是目前文物保護(hù)與考古學(xué)界研究的熱點(diǎn)之一[2],對(duì)文化傳承意義深遠(yuǎn)。
由于一些文化遺產(chǎn)紋飾復(fù)雜、輪廓不規(guī)則,許多學(xué)者提出采用掃描傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。趙煦等[3]基于激光點(diǎn)云將球體標(biāo)靶作為點(diǎn)云配準(zhǔn)的約束條件,對(duì)大型文物景觀進(jìn)行三維重建。通過三維激光掃描儀采集得到的點(diǎn)坐標(biāo)能夠獲取高精度的幾何尺寸信息,并且掃描速度快,但其成本較高,更適用于建筑外形、工業(yè)檢測(cè)等大場(chǎng)景建模[4],后期需進(jìn)行點(diǎn)云處理與紋理疊加,耗時(shí)費(fèi)力,此外布設(shè)靶標(biāo)會(huì)對(duì)文物產(chǎn)生影響。鄭順義等[5]基于結(jié)構(gòu)光掃描系統(tǒng)結(jié)合普通高分辨率單反數(shù)碼相機(jī)進(jìn)行紋理重建,但尚未實(shí)現(xiàn)全自動(dòng),需人工選定匹配影像和增加匹配點(diǎn)。李欣等[6]基于激光經(jīng)緯儀,利用帶有角度限制的結(jié)構(gòu)光攝影測(cè)量方法獲得目標(biāo)點(diǎn)的三維坐標(biāo)進(jìn)行重建,但結(jié)構(gòu)光易受到光滑平面反光的影響??梢?,開展文化遺產(chǎn)的采集和數(shù)字建模研究是當(dāng)前文物保護(hù)的研究重點(diǎn),但這些方法在成本和效率上都有提升的需求。
同時(shí),三維模型真實(shí)紋理的重建已成為攝影測(cè)量一大重要任務(wù)。攝影測(cè)量技術(shù)是對(duì)攝影機(jī)攝取的二維影像進(jìn)行量測(cè),測(cè)定物體在三維空間的位置、形狀、大小[7]。數(shù)字近景攝影測(cè)量在確保低成本、高效率的同時(shí),能夠滿足數(shù)據(jù)的精度要求和詳細(xì)程度[8]。當(dāng)下其在工業(yè)、科研領(lǐng)域應(yīng)用較多,但在文化領(lǐng)域的應(yīng)用相對(duì)較少,并且其應(yīng)用具有一定局限性,如精度受傳感器分辨率限制,人工進(jìn)行數(shù)據(jù)采集效率低,模型精度受光照條件影響大,需要花大量時(shí)間調(diào)試相機(jī)至合適的位置姿態(tài)等??梢?,如何解決上述問題,應(yīng)用攝影測(cè)量技術(shù)對(duì)文物進(jìn)行高效三維重建,實(shí)現(xiàn)紋理、部件、結(jié)構(gòu)的精細(xì)化描述,并綜合管理文物以便線上欣賞、未來修復(fù)與輔助斷代,對(duì)優(yōu)秀物質(zhì)文化遺產(chǎn)的保護(hù)與傳承至關(guān)重要。
本研究分為明清家具分層管理體系構(gòu)建、高效率數(shù)據(jù)采集與精細(xì)化三維重建、高精度三維數(shù)字文化檔案建設(shè)三步進(jìn)行。圖1是研究的總體架構(gòu)圖。
圖1 研究總體架構(gòu)圖Fig.1 Flow chart of our method
在三維模型中,空間信息以點(diǎn)、線、面等幾何要素形式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)文件里[9],無法體現(xiàn)明清家具的文化層次、紋飾特征與部件結(jié)構(gòu)等。為此,首先針對(duì)明清家具的文化特點(diǎn),從類別、紋飾、部件出發(fā)進(jìn)行分層管理;其次基于數(shù)字近景攝影測(cè)量技術(shù),提出了對(duì)明清家具進(jìn)行非接觸數(shù)據(jù)采集的低成本高效率方法,進(jìn)行高精度三維重建;此外對(duì)明清家具實(shí)現(xiàn)精細(xì)化數(shù)字建模以便于通過三維信息,提取家具紋飾、部件、結(jié)構(gòu)特征,以此為依據(jù)建立索引,為三維數(shù)字文化檔案的建設(shè)提供信息基礎(chǔ);最后設(shè)計(jì)分層索引結(jié)構(gòu),對(duì)三維模型信息進(jìn)行多層次組織與管理,建設(shè)高精度數(shù)字文化檔案,并搭建互聯(lián)網(wǎng)共享平臺(tái)進(jìn)行展示。
明清家具三維重建采用數(shù)字近景攝影測(cè)量方法。在數(shù)據(jù)采集中,需重點(diǎn)考慮光照條件與儀器布設(shè),采集方案的合理設(shè)計(jì)對(duì)模型精度與工作效率至關(guān)重要。將目標(biāo)物置于暗室,光線與鏡頭同向照射目標(biāo)物。選用定焦數(shù)碼相機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,拍攝時(shí)以文物為圓心,相機(jī)置于環(huán)形移動(dòng)軌道上,如圖2所示,拍攝點(diǎn)從上至下命名為A、B、C,與家具水平距離為R,相機(jī)置于上、中、下軌道上旋轉(zhuǎn)三圈進(jìn)行拍攝。為便于計(jì)算,量測(cè)家具虛擬外接球半徑r。
圖2 拍攝正視示意圖Fig.2 Diagram of front view
如圖3所示,像片1與像片2的關(guān)系為同一個(gè)相機(jī)在某一圈上拍攝的相鄰兩張像片,像片1和像片3為相鄰兩圈豎直方向上相機(jī)拍攝的像片。相機(jī)水平視場(chǎng)角與垂直視場(chǎng)角的計(jì)算公式為:
圖3 像片重疊度示意圖Fig.3 Forward overlap and side overlap
(1)
(2)
式中,fovx為水平視場(chǎng)角;fovy為垂直視場(chǎng)角;f為定焦相機(jī)的鏡頭焦距;x(單位:mm)為像片長;y(單位:mm)為像片寬。
依據(jù)圖2:
(3)
像片縱向重疊度Px%和旁向重疊度Py%[10],通??v向重疊度Px%≥60%,旁向重疊度Py%≥30%,由此計(jì)算出相鄰像片的縱向間隔Dx,如圖4所示,縱向間隔為:
圖4 相機(jī)相鄰間隔計(jì)算示意圖Fig.4 Calculation diagram of adjacent intervals
(4)
式中,θ為相機(jī)環(huán)繞目標(biāo)物一周每次轉(zhuǎn)動(dòng)的角度。
如圖2所示,選取拍攝點(diǎn)A與拍攝點(diǎn)B相對(duì)于家具的垂直距離為d,設(shè)相機(jī)在A處與水平方向夾角為α。
(5)
拍攝點(diǎn)C與拍攝點(diǎn)A沿水平面呈軸對(duì)稱分布,相機(jī)在C處與水平方向夾角為α。
由于在確保建??尚行缘那闆r下,像片數(shù)量越少,建模軟件效率越高。相機(jī)環(huán)繞目標(biāo)物一周共拍攝n張像片,參照?qǐng)D4。
(6)
完成一次數(shù)據(jù)采集至少需采集3n張像片,將像片導(dǎo)入ContextCapture軟件,進(jìn)行三維建模。
精細(xì)化三維重建不僅要得到精確的家具形態(tài),更要保留其細(xì)部特征,如圖5所示。
圖5 明清家具分層管理體系圖Fig.5 Hierarchical management of Ming and Qing furniture
類別架構(gòu)中,第1層為家具一級(jí)類別:椅凳類、桌案類、柜櫥類、床榻類、屏架類、套件類。第2層為家具二級(jí)類別,例如椅凳類包含凳、杌、墩、椅。第3層為家具名稱,例如椅類包含小圈椅、雕花寶座等。類別編碼以家具“一級(jí)類別+二級(jí)類別+家具拼音首字母”的方式構(gòu)建。以雕花寶座編碼“A4dhbz”為例,“A”代表其一級(jí)類別“椅凳類”,“4”代表其二級(jí)類別 “椅”,“dhbz”為雕花寶座的拼音首字母。
紋飾架構(gòu)中,第1層為紋飾類別:神獸、植物、花紋、神話故事、成語與吉祥語。第2層為紋飾名稱,例如神獸類包含龍紋,植物類包含蓮花等。紋飾編碼以“WS+紋飾類別+序號(hào)+紋飾拼音首字母”的方式構(gòu)建。以龍紋編碼“WSA1lw”為例,“A”代表其紋飾類別“神獸”,“1”代表龍紋為神獸類下第1種紋飾,“l(fā)w”為龍紋的拼音首字母。
部件架構(gòu)直接以名稱進(jìn)行分類,有牙子、束腰、椅圈、腿足等。部件編碼以“BJ+部件序號(hào)+部件拼音首字母”的方式構(gòu)建。以牙子編碼“BJ1yz”為例,“1”代表部件序號(hào),“yz”為牙子的拼音首字母。
通過家具類別、紋飾、部件編碼的連接,可以實(shí)現(xiàn)屬性表的查詢,便于進(jìn)行元素組合,生成個(gè)性化定制家具。
對(duì)明清家具屬性信息管理的優(yōu)點(diǎn)在于直觀化復(fù)雜的屬性信息,深化三維模型的內(nèi)涵,優(yōu)化屬性信息的管理[11]。將明清家具的屬性信息分為4類,如表1所示。
表1 明清家具屬性信息表Table 1 Attribute information of Ming and Qing furniture
第1類為明清家具主體信息,該層包含家具的編碼、名稱、圖片、模型路徑等。其中家具編碼是用于區(qū)分家具的唯一信息。
第2類為部件子類的屬性信息,該層包含每種部件子類的編碼、名稱、圖片等。
第3類為紋飾子類的屬性信息,該層包含每種紋飾子類的編碼、名稱、圖片等。
第4類為結(jié)構(gòu)子類的屬性信息,該層包含每種結(jié)構(gòu)子類的編碼、名稱、圖片等。
部件、紋飾、結(jié)構(gòu)子類通過家具編碼與明清家具主體表進(jìn)行連接,便于檢索查詢。
索引結(jié)構(gòu)是建設(shè)、組織與管理三維數(shù)字文化檔案的信息基礎(chǔ)。本研究利用圖像分割與識(shí)別技術(shù),提取家具的紋飾與部件。依據(jù)上文提出的明清家具分層管理體系與屬性信息表,從特定某件明清家具出發(fā),逐級(jí)分層。
如圖6所示,以鑲花楊大屏風(fēng)為例,搭建索引結(jié)構(gòu)。索引結(jié)構(gòu)的合理設(shè)計(jì)有助于全方位了解明清家具,掌握其設(shè)計(jì)、構(gòu)造與歷史人文信息,為高精度三維數(shù)字文化檔案的建設(shè)提供支撐。
圖6 明清家具索引結(jié)構(gòu)示意圖Fig.6 Index structure diagram of Ming and Qing furniture
為了實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)文化的數(shù)字化表達(dá),選擇同濟(jì)大學(xué)博物館館藏的100套明清家具袖珍模型為實(shí)例開展研究,模型的最小外接球半徑不超過0.5 m。對(duì)故宮博物院、上海博物館家具館進(jìn)行調(diào)研,參考館藏家具以及王世襄著作《明式家具珍賞》[12]與《明式家具研究》[13],以此為依據(jù)對(duì)明清家具類別、紋飾與部件構(gòu)建編碼體系,如圖7所示,實(shí)施多層次文化管理。
圖7 明清家具模型Fig.7 Models of Ming and Qing furniture
本方法應(yīng)用過程以圖8所示的亭臺(tái)樓閣插屏為實(shí)例進(jìn)行介紹。亭臺(tái)樓閣插屏為獨(dú)扇座屏,編碼為E3ttlgcp,由絳環(huán)板、站牙、屏心構(gòu)成,部件編碼分別為E3ttlgcp-BJ106、E3ttlgcp-BJ108、E3ttlgcp-WS100。雙面皆有刻畫,正面雕有亭臺(tái)樓閣風(fēng)景圖,背面刻有以“?!弊譃橹鞯募槲淖郑鬃鶠殓U空設(shè)計(jì)。
圖8 亭臺(tái)樓閣插屏Fig.8 Pavilion screen
4.2.1數(shù)據(jù)采集 使用焦距為50 mm的定焦鏡頭搭配SonyA9全畫幅機(jī)身進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,其影像傳感器尺寸為36 mm×24 mm。為確保像片間的重疊度滿足建模需求,取縱向重疊度Px%=60%,相機(jī)環(huán)繞亭臺(tái)樓閣插屏一周每次轉(zhuǎn)動(dòng)的角度為30°,家具模型虛擬外接球半徑r=0.1 m,拍攝點(diǎn)A與拍攝點(diǎn)B相對(duì)于家具的垂直距離d=0.5 m。依據(jù)上文公式進(jìn)行計(jì)算,近似取拍攝點(diǎn)距目標(biāo)物水平距離R=0.5 m,計(jì)算得n=12,最上方相機(jī)俯角和最下方相機(jī)鏡頭仰角α=45°,保證像片間重疊滿足建模需求,從上中下三圈環(huán)繞采集共36張像片,采集得到的系列像片如圖9所示。
圖9 亭臺(tái)樓閣插屏系列像片F(xiàn)ig.9 Photos of the pavilion screen
4.2.2高精度三維重建 將對(duì)于亭臺(tái)樓閣插屏采集得到的像片導(dǎo)入ContextCapture軟件后,對(duì)生成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)切割處理并進(jìn)行建模,后期利用Geomagic、Blender等軟件進(jìn)行編輯加工,修復(fù)模型空洞和多余外部信息(圖10)。
圖10 3D視圖Fig.10 3D views
圖11a中標(biāo)出的紋理在圖11b中全部清晰還原,說明本方法的紋理精度有助于古家具紋飾信息的管理與研究,滿足紋飾信息的歷史文化保護(hù)需求。
圖11 紋理精度比較圖Fig.11 Accuracy of patterns
4.2.3精度評(píng)定 為檢驗(yàn)?zāi)P统叽缇龋瑥?00套家具中隨機(jī)選20套,在實(shí)物與建模軟件中分別量測(cè)家具尺寸,實(shí)際量測(cè)長度R(單位:mm),模型量測(cè)長度M(單位:mm),計(jì)算|R-M|作為衡量尺寸精度的指標(biāo),|R-M|的最大值為1.50 mm,最小值為0 mm,平均值為0.68 mm,差值中誤差為0.42 mm。如圖12所示,模型尺寸精度均控制在毫米級(jí)別。
圖12 家具實(shí)物與模型量測(cè)尺寸差值Fig.12 Differences between furniture and model measurement
依據(jù)提出的明清家具屬性信息表與索引架構(gòu),設(shè)計(jì)明清家具三維數(shù)字文化檔案。設(shè)計(jì)三維可視化平臺(tái),確保系統(tǒng)具有良好的魯棒性、容錯(cuò)率和較好的結(jié)構(gòu),完善用戶交互頁面,體現(xiàn)適合明清家具的UI風(fēng)格。如圖13所示,明清家具三維數(shù)字文化檔案既能簡潔明了地展現(xiàn)家具各層次多角度信息,幫助用戶快速找到目標(biāo)內(nèi)容,又能展現(xiàn)精細(xì)化數(shù)字模型與相關(guān)歷史人文信息,共享數(shù)據(jù)的尺寸精度為毫米級(jí)別,考慮到文物的珍貴性以及防止被復(fù)刻制作贗品,網(wǎng)站使用者僅能瀏覽文物外觀,而無法獲得文物的高精度尺寸信息。
圖13 明清家具三維數(shù)字文化檔案圖Fig.13 Digital cultural archive of Ming and Qing furniture
基于數(shù)字近景攝影測(cè)量技術(shù),以100套明清古家具袖珍模型為實(shí)例進(jìn)行精細(xì)化數(shù)字建模,將模型精度控制在毫米級(jí)別,完成了文物要素提取、分類體系搭建、屬性信息管理與索引結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),構(gòu)建了歷史文化和三維模型融合的數(shù)字文化檔案。研究結(jié)果表明,基于視覺的非接觸視覺處理算法能夠?qū)崿F(xiàn)高精度三維重建,提出的技術(shù)方案能夠保留模型的細(xì)節(jié)程度,并且降低了成本、提升了效率,對(duì)文物類別、部件、紋飾的屬性管理與索引架構(gòu)能有效管理文化信息,數(shù)字文化檔案兼具科技、人文與傳統(tǒng)美學(xué),滿足文物保護(hù)需求。此方法適用于小型文物,實(shí)際應(yīng)用中文物最小外接球半徑建議不超過實(shí)驗(yàn)中的最大值0.5 m,該范圍內(nèi)三維重建精度較高,能夠用于文物造型、結(jié)構(gòu)、線條、紋飾等的研究。明清家具三維數(shù)字文化檔案可用于古家具的管理和研究,有利于中國古代家具工藝的傳承,而其中對(duì)于家具的歷史年代的介紹鑒別能夠輔助斷代。下一步將考慮運(yùn)用人工智能對(duì)家具紋飾和部件進(jìn)行元素組合,生成個(gè)性化定制家具。同時(shí)將完善技術(shù)方案,應(yīng)用范圍拓展至小型文物,支撐數(shù)字博物館建設(shè)。