摘要

手工纸显微图像分析是传统工艺、中国造纸史和信息技术交叉领域开展的研究。研究目标是通过将数字图像处理、图像分析等计算机技术应用于中国传统手工纸研究，实现无损或微损分析，提高手工纸分析的自动化和智能化，为纸质文物保护提供新方法。

书中采用的研究方法有文献阅读、考察实践、专家走访、手工纸显微实验和计算机图像分析等。通过调研和实验，掌握了大量的造纸史料、造纸原料鉴别方法、手工纸显微图像、传统手工纸制作工艺、纸张科学分析方法等资料。这些资料构成了研究的基础数据。运用基础数据开展了3个主题研究，分别为造纸原料与纸龄相关性研究、手工纸匀度无损测量、基于图像颜色特征的成分测量。

造纸原料与纸龄相关性研究依据中国造纸史与显微图像分析两方面的知识，归纳原料种类、纤维特征和纸龄的关系。首先，根据造纸原料不断丰富的历史足迹，按照年代由远及近总结出中国造纸原料的发展历程；然后，结合不同时期、具有特殊意义的造纸原料显微图像、纤维特征，建立起纤维特征、原料种类和纸龄的关系，归纳出纸龄推断的方法。研究方法已在纸质文物鉴定中进行了探索实践，具有较强的实用性和可靠性。

手工纸匀度无损测量使用手工纸显微透射图像，基于傅里叶变换理论设计了纤维分布统计模型和纸张匀度评价参数。经过模拟实验和实物实验验证了方法的有效性和可靠性。傅里叶变换匀度评价是一种无损的测量方法，在纸质文物领域具有一定的研究意义和应用价值。

中国传统手工纸造纸原料取自植物纤维，多种原料混合使用十分常见。造纸原料的种类、配比决定了纸张的性能。传统的造纸原料成分分析依靠人工观察，费时费力。原料鉴别一般靠显微观察，显微观察前需要将观察样品染色，染色后不同的纤维颜色呈现差异。利用纤维颜色的差异，设计了K-means颜色聚类模型。K-means颜色聚类模型根据图像的颜色特征将图像分割为互不相交的K种颜色聚类。模型分别应用于彩色纤维图像和灰度金属图像的成分测量。实验表明，当图像中颜色差异较大时，无论是彩色图像还是灰度图像，K-means颜色聚类算法都与实际结果一致。对于颜色差异较大的图像，基于颜色特征的图像分析将是成分测量的一种新选择，是一种更简单、高效的方法。

关键词：手工纸 图像分析 纸龄分析 匀度分析 成分测量