Wavelet-Diffusion Collaborative Framework for Ancient Mural Restoration

تُعد اللوحات الجدارية القديمة شهوداً هشّة على التاريخ، حيث تلتقط قروناً من التطور الفني، والعادات الاجتماعية، والمعتقدات الروحية. ومن المشاهد النهرية الصاخبة في الروائع الصينية إلى المناظر الطبيعية الأثيرية للملاذات الجبلية، تحمل هذه الأعمال قيمة لا تُعوض. ومع ذلك، فإن الزمن والبيئة أعداء لا يرحمون؛ فالرطوبة، والضوء، والتلوث، والتقادم الطبيعي لمواد مثل الحرير والأصباغ المعدنية تتسبب في بهتان هذه الجداريات وتشققها وتفتتها. وتشير الإحصائيات إلى أن جزءاً كبيراً من ملايين اللوحات والخطوط الصينية القدية المقدرة تظهر عليها درجات متفاوتة من التلف، مما يخلق حاجة ملحة للترميم. ولعقود من الزمن، كان الحل الوحيد هو العمل المضني لخبراء بشريين، وهي عملية بطيئة، وذات طبيعة تقديرية، وتخاطر بإلحاق المزيد من الضرر بالأسطح الرقيقة. وفي السنوات الأخيرة، قدمت الحواسيب مساراً جديداً، باستخدام الذكاء الاصطناعي لملء القطع المفقودة وإصلاح الألوان دون لمس العمل الفني الأصلي. ومع ذلك، تواجه الأساليب الحاسوبية الحالية مقايضة صعبة: فهي إما أن تعيد بناء الأشكال العريضة للوحة أو ترمم التفاصيل الدقيقة لضربات الفرشاة، ولكن نادراً ما تفعل كليهما معاً، خاصة عندما يكون التلف شديداً.

لقد طور فريق من الباحثين نهجاً جديداً لحل هذه المشكلة، حيث ابتكروا نظاماً يستعيد الجداريات القديمة بدقة هيكلية وتفاصيل نسيجية دقيقة في آن واحد. يجمع أسلوبهم، الموصوف في دراسة حديثة، بين فكرتين قويتين: الطريقة التي تولد بها الحواسيب صوراً جديدة، والتقنية الرياضية لتفكيك الصورة إلى طبقات مختلفة من التردد. وبدلاً من مطالبة الكمبيوتر بإصلاح لوحة متضررة دفعة واحدة، كما تفعل معظم الأنظمة الحالية، يقوم هذا الإطار الجديد أولاً بفصل الصورة إلى مكوناتها الأساسية؛ حيث يفصل الأشكال والألوان العريضة والناعمة عن الخطوط والأنماط النسيجية الحادة والدقيقة. هذا الفصل يسمح للكمبيوتر بالعمل على الهيكل واسع النطاق والتفاصيل الصغيرة بالتوازي، بدلاً من محاولة التعامل معهما في وقت واحد. ومن خلال القيام بالمهام الشاقة على هذه الطبقات المنفصلة، يصبح النظام أسرع بكماً ويتطلب طاقة حوسبة أقل بكثير، مما يجعل من الممكن ترميم صور عالية الدقة كانت في السابق صعبة المعالجة للغاية.

إن جوهر هذا الابتكار هو إطار عمل تعاوني يعمل في "نطاق المويجات" (wavelet domain)، وهو مصطلح تقني لطريقة عرض الصورة بناءً على مكونات ترددها بدلاً من بكسلاتها الخام. تخيل الصورة ليس كمجموعة من النقاط الملونة، بل كمجموعة من الطبقات المختلفة: طبقة واحدة تحمل الشكل واللون العام، وطبقات أخرى تحمل الحواف، والشقوق، وضربات الفرشاة الدقيقة. يقوم نظام الباحثين أولاً بتقسيم الجدارية المتضررة إلى هذه الطبقات الأربع المتميزة. ثم يستخدم نموذجاً توليدياً، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي المعروف بقدرته على إنشاء صور واقعية من الصفر، لإصلاح الأجزاء المفقودة في كل طبقة. والأهم من ذلك، يستخدم النظام الأجزاء المتبقية وغير المتضررة من الجدارية كدليل لضمان ملاءمة المحتوى الجديد تماماً مع الأسلوب الأصلي. ولأن الكمبيوتر يعمل على هذه الطبقات الأصغر والمنفصلة بدلاً من الصورة الكاملة الضخمة، فإنه يستطيع إجراء الحسابات المعقدة بسرعة أكبر بكثير. وبمجرد ملء القطع المفقودة في كل طبقة، يقوم النظام بدمجها معاً لتشكيل لوحة كاملة ومُرممة.

نتائج هذه الطريقة مذهلة. فعند اختبارها على مجموعة كبيرة من جداريات دونهوانغ، التي تتميز بالنصوص البوذية والمشاهد السماوية، تفوق النظام الجديد على جميع الأساليب الموجودة. فقد حقق مستوى عالياً من الدقة في إعادة بناء الصورة، حيث سجل 32.04 ديسيبل في أحد المقاييس الرئيسية، ودرجة تشابه هيكلي بلغت 0.922، وكلاهما أفضل بكثير من التقنيات السابقة. وفي اختبار آخر على مجموعة بيانات مختلفة من صور الجداريات، حقق مرة أخرى أفضل النتائج الإجمالية، بـ 18.95 ديسيبل. وبعيداً عن الأرقام، فإن الجودة البصرية للصور المرممة متفوقة؛ فبينما كانت الأساليب القديمة غالباً ما تنتج حوافاً ضبابية أو تفقد الملمس الحبيبي للطلاء القديم، حافظ هذا النهج الجديد على حدة ملامح الوجه وتدرجات اللون الخفية. لقد نجح في إعادة بناء المساحات المفقودة الكبيرة دون تشويه التكوين أو إدخال أنماط غير طبيعية. كما أثبت النظام فعالية خاصة في الحفاظ على الأسلوب الفني الأصيل، متجنباً تغيرات الألوان والأنماط المتكررة التي غالباً ما تعيب أدوات ترميم الذكاء الاصطناعي الأخرى.

كما اختبر الباحثون نظامهم مقابل نسخة قياسية من نفس التقنية التي تعمل مباشرة على الصورة الكاملة دون فصل الطبقات. ووجدوا أن الطريقة الجديدة ليست أكثر دقة فحسب، بل هي أيضاً أسرع بشكل كبير، حيث أكملت عملية الترميم في حوالي 9.5 ثانية مقارنة بأكثر من 35 ثانية للنهج القياسي. وتأتي هذه الزيادة في السرعة دون التضحية بالجودة؛ بل في الواقع، سمح فصل الطبقات للنظام بالتركيز على مشكلات محددة، مثل إصلاح الخطوط المكسورة أو استعادة الألوان الباهتة، بدقة أكبر. وتؤكد الدراسة أنه من خلال تغيير طريقة "رؤية" الكمبيوتر للصورة — عبر تفكيكها إلى طبقات تردد قبل ترميمها — يمكن للمرممين تحقيق مستوى من التفاصيل والسلامة الهيكلية كان بعيد المنال في السابق. ويقدم هذا التقدم أداة عملية وفعالة للحفاظ على التراث الثقافي، مما يضمن إمكانية استعادة الجمال المعقد للجداريات القديمة وحمايتها للأجيال القادمة.