锈蚀覆盖的古铜镜在非接触探伤检测中，因镜缘与镜心厚度各异，X光成像无法呈现完整的病害信息。以古铜镜X光信号为输入，搭建生成对抗融合网络。针对L2损失和梯度算子所导致的重构模糊、纹饰和裂痕等多尺度特征细节表达等问题，设计了能够增强古铜镜X光信息融合效果的优化策略。通过添加L2,12损失正则化生成器的特征学习过程，改善L2损失生成信息平滑的现象；定义拉普拉斯Ltex纹饰损失，加强训练网络对纹饰和病害的抽取效果；在训练网络中加入多尺度特征融合模块，提高细节信息生成质量。通过与7种融合方法进行实验对比，所提算法在5组对照数据中仅2组的交叉熵值略差，其余信息熵、平均梯度、空间频率、联合熵和非参考特征互信息值均取得最优，可有效呈现古铜镜X光探伤检测信息。

以陕西户县祁村明代公输堂的小木作“天宫楼阁”斗拱为研究对象，利用傅里叶变换红外光谱衰减全反射（Fourier Transform Infrared Attenuated Total Reflection，FTIR-ATR）法研究了小木作木材的化学组成和结构变化。根据朗伯-比尔定律，计算了木材中半纤维素、纤维素和木质素的留存率，并研究了木构件的腐朽程度。结果表明，利用FTIR-ATR法来定量分析木材中的各主要成分时具有检测准确、快速、无损以及数据重现性好等特点。由于长期暴露在空气中，木构件受到环境中的湿度变化、微生物、紫外线等因素的影响，导致木材中起填充和粘结作用的半纤维素已基本完全降解，木构件的强度、韧性和承载力都有所降低，因此需要对木构件进行必要的加固处理。本研究成果可以为后期的文物保护及修复工作提供可靠的数据支撑。

为了将古铜镜X光图像信息综合到同一图像中, 采用提升小波的方式将源图像进行分解, 并分别对低频、高频采用不同的融合规则进行了图像融合。低频采用区域能量与区域方差相结合的方法, 高频采用空间频率加邻域像素点规范中间像素点的方法, 最后经提升小波逆变换得到目标图像; 同时进行了理论分析和实验验证, 取得了融合图像的信息熵、平均梯度和标准差数据。结果表明, 在3组实验中, 相对于其它几种算法, 本文中算法的信息熵平均提升了5.76%, 平均梯度平均提升了28.70%, 标准差平均提升了7.70%, 算法有效地保留了源图像的信息, 对于边缘的传递效果更优秀。这一结果对古铜镜X光图像的融合是有帮助的。

基于高频强调滤波自适应直方图算法,参考医学X光图像处理方法,将数字图像增强技术引入到文物X光图像中。经过图像增强后,文物X光图像的边缘细节得到增强,对比度得到提高,有用信息更加凸显。结果表明该方法不但便于图像分析,还简化了整个检测过程。