استعادة نقوش عظام الأوراكل باستخدام شبكة إزالة ضوضاء تقليصية متبقية سريعة مع تدرج كسري

إعادة تركيز كلمات قديمة

قبل الكثير من ظهور الورق والطباعة، نقش العرافون الصينيون أسئلة للآلهة على أصداف السلاحف وعظام الحيوانات. تُعد هذه النقوش من أقدم السجلات المكتوبة لدى البشرية، لكن العديد من القطع الباقية متشققة ومتهالكة ويصعب قراءتها. تعرض هذه الدراسة طريقة جديدةٌ بالحاسوب لتنظيف وصقل صور رقمية لهذه القطع الهشة، مما يساعد المؤرخين والجمهور على رؤية علاماتها بوضوح أكبر.

لماذا يصعب رؤية العظام القديمة

تعرضت عظام الأوراكل لأكثر من ثلاثة آلاف عام من التعرض للعوامل الجوية والدفن والتعامل. عندما يصورها العلماء أو يأخذون نقوشًا احتكاكية لها اليوم، غالبًا ما تحتوي الصور الناتجة على ضوضاء نقطية وتعتيم وقطع مفقودة حيث انكسر العظم. تكون الضربات نفسها عادة خطوطًا قوية ومظلمة، بينما تكون السطوح المحيطة ذات نسيج ضئيل. تميل أدوات تنظيف الصور القياسية، المصممة للصور اليومية الغنية بالتفاصيل، إما إلى ترك قدر كبير من الضوضاء أو إلى تنعيم حواف الأحرف القديمة — وهي بالضبط الأجزاء التي يحتاجها الخبراء للدراسة.

طريقة أذكى لتنقية الصور

لمعالجة ذلك، أعاد المؤلفون تصميم خط أنابيب «استعادة» الصور حول الشكل الخاص لعظام الأوراكل. يبدأون من فكرة شائعة في التصوير: يمكن اعتبار الصورة التالفة صورة أصلية نظيفة تعرضت للتشويه عن طريق التمويه أو الضوضاء أو بكسلات مفقودة. رياضيًا، استرجاع الأصل يمثل مسألة غير محددة النتائج بعدة حلول ممكنة، لذا تُحتاج قواعد إضافية — تسمى التنظيم أو المعايرة — لتوجيه الحل نحو صور واقعية. يستخدم الفريق نوعًا حديثًا من الشبكات العصبية الاصطناعية يتعلم إزالة الضوضاء بالتنبؤ فقط بما يجب طرحه من الصورة بدلاً من إعادة بناء الصورة كاملة من الصفر. يجعل هذا النهج المتبقي التدريب أسهل وأكثر استقرارًا.

الاستفادة من أنماط الكسور

ابتكار رئيسي هو كيفية حماية خطوط النقوش الحادة. بدلًا من الاعتماد على كاشفات الحواف البسيطة التي تختلط بسهولة بين الضوضاء والضربات الحقيقية، يستخدم المؤلفون رؤية «كسورية» للصورة. تلتقط الكسور كيفية تكرار الأنماط على مقاييس مختلفة. عن طريق تحريك نافذة صغيرة عبر الصورة وحساب كيفية تغير السطوع داخل تلك النافذة عند تغيير المقياس، يبني الخوارزم خريطة للمناطق التي تتميز بتعقيد بنيوي — عادةً على طول ضربات الأحرف — وأين تكون سطوح الصورة مسطحة. تصبح خريطة التدرج الكسري جزءًا من هدف التدريب: تُكافأ الشبكة ليس فقط لتظهير الصورة نظيفة، بل أيضًا للحفاظ على هياكل الحواف متعددة المقاييس هذه.

السرعة والتفصيل عبر تصميم شبكي ذكي

يستخدم نظام الاستعادة أيضًا أخذ عينات عكوسًا للعمل بكفاءة. أولًا، تُقسّم الصورة المدخلة إلى عدة بلاطات أصغر وأدنى دقة، وهي أسهل على الشبكة لمعالجتها بسرعة. بعد إزالة الضوضاء، تُعيد خطوة التكبير تجميعها مرة أخرى بالحجم الكامل. داخل الشبكة، تستخرج طبقات من مرشحات الالتفاف الصغيرة المزايا، بينما يقرر مكوّن العتبة الناعمة أي المزايا من المرجح أن تكون ضوضاء ويقلصها بلطف بدلًا من قطعها فجأة. تسمح هذه التركيبة للنموذج بقمع النتوءات والضباب مع الحفاظ على فواصل وزوايا دقيقة تحمل دلالة في الخط.

حروف أنضح، ونتائج أسرع

اختبر الباحثون طريقتهم على صور أحرف عظام الأوراكل لكلمات «نمر» و«تنين» و«كلب»، محاكيين ثلاث مشكلات شائعة: الضوضاء العشوائية، وتمويه بسبب عدسة خارج البؤرة، وخدوش أو فجوات تحتاج للحشو. قارنوا نهجهم بطريقة معروفة في التعلّم العميق تسمى IRCNN، باستخدام كل من الفحص البصري وقياسات معيارية لجودة الصورة. في كل الحالات تقريبًا، أنتجت الطريقة الجديدة ضربات أوضح وأكثر استمرارًا ودرجات أعلى في الحدة والتشابه البنيوي، بينما تعمل أيضًا في زمن أقل. تُظهر تحليلات إضافية لخرائط الحواف وتوزيعات التدرج أنها تُعيد بشكل أكثر أمانة اتجاه وقوة محيطات الحروف الأصلية.

جعل الكتابة القديمة مرئية للعيون المعاصرة

بلغة بسيطة، يقدم هذا العمل «قماشة تنظيف» رقمية أسرع وأكثر ذكاءً لبعض أقدم نصوص العالم. من خلال الجمع بين شبكة عصبية مصممة خصيصًا وطريقة مبنية على الكسور لاكتشاف الحواف والحفاظ عليها، يمكن للتقنية إزالة الضوضاء، وإلغاء التمويه، وسد الفجوات الصغيرة دون محو التفاصيل الدقيقة التي يعتمد عليها المتخصصون. مع انتشار هذه الأدوات، تعد بجعل عظام الأوراكل المتلاشية — وربما نقوش هشة أخرى — أكثر وضوحًا للباحثين والطلاب وزوار المتاحف، مما يساعد على حماية ومشاركة جزء حيوي من التراث الإنساني.

الاستشهاد: Li, Z., Zhao, W. Restoration of oracle bone inscriptions using a fast residual shrinkage denoising network with fractal gradient. npj Herit. Sci. 14, 102 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-026-02361-6

الكلمات المفتاحية: نقوش عظام الأوراكل, استعادة الصور, التعلّم العميق, التراث الثقافي, إزالة الضوضاء