PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Nieinwazyjne badania obiektów zabytkowych z wykorzystaniem fotografii w świetle widzialnym, fluorescencji UV i reflektografii IR

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Non-invasive museum object inspection by VIS photography, UV fluorescence and IR reflectography
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Nieinwazyjne badania obiektów zabytkowych oparte na komputerowym przetwarzaniu i analizie obrazu zajmują coraz bardziej znaczącą pozycję pośród znanych do tej pory podobnych badań w innych dziedzinach, jak medycyna, analiza zdjęć satelitarnych, wojskowość czy kontrola jakości w przemyśle. Niniejsza praca przedstawia przegląd literatury dotyczącej poruszanego tematu a także opis badań własnych przeprowadzonych na udostępnionym obiekcie muzealnym. Przedstawione zostało stanowisko do wykonania zdjęcia w świetle widzialnym, zasady poprawnego oświetlenia obiektu oraz przykład zastosowania makrofotografii. Dodatkowo zaprezentowano otrzymane wyniki analizy z wykorzystaniem fluorescencji UV (ultrafiolet) i reflektografii IR (podczerwień) oraz ich interpretację.
EN
Non-invasive inspection of museum objects based on computer image processing and analysis has recently gained a signifying position among other similar methods known so far in medicine, satellite image analysis, military or quality control in the industry. Investigation outside the visible light spectrum is a basic tool to reveal underdrawings as well as to recognize retouching and former restoration marks in the painting. Computer vision will not replace traditional art historical methods of connoisseurship but enhance and extend them. They can rely on visual features that are hard to determine by eye, for instance subtle relationships among the structure of a brushstroke at different scales or colours. This paper provides an overview of the literature and a case study concerning the analysis performed on a given museum object (Fig. 2, with courtesy of the Museum of Bielsko-Biała). The workplace for VIS photography is shown, as well as the schema of proper illumination of a painting (Fig. 3) and an example of use of macrophotography (Fig. 5, craquelure analysis). Additionally, there are presented the results of inspection with use of UV fluorescence (Fig. 7) and IR reflectography (Fig. 8) together with their interpretation.
Wydawca
Rocznik
Strony
268--271
Opis fizyczny
Bibliogr. 21 poz., fot., rys.
Twórcy
Bibliografia
  • [1] Abas F. S., Martinez K.: Craquelure Analysis for Content-Based Retrieval. 14th International Conference on Digital Signal Processing, Santorini, Greece, 2002 pp. 111-114.
  • [2] Baatz W., Fornasier M., Markowich P., Schönlieb C. B.: Inpainting of ancient austrian frescoes, Conference Proceedings of Bridges 2008, Leeuwarden, 2008, pp. 150-156.
  • [3] Berezhnoy I., Postma E., Van Den Herik J.: Computer analysis of Van Gogh’s complementary colours. Pattern Recogniion Letters, 28, 2007, pp. 703-709.
  • [4] Berezhnoy I., Postma E. O., Van Den Herik H. J.: Automatic extraction of brushstroke orientation from paintings. Mashine Vision and Applications, 20, 2009, pp. 1-9.
  • [5] Dik J., Janssens K., Van Der Snickt G., Van Der Loeff L., Rickers K., Cotte M.: Visualization of a Lost Painting by Vincent van Gogh Using Synchrotron Radiation Based X-ray Fluorescence Elemental Mapping. Analytical Chemistry, 80, 16, 2008, pp. 6436-6442.
  • [6] Falco Ch. M.: Invited article: High resolution digital camera for infrared reflectography. Review of scientific instruments, 80, 7, 2009, pp. 071301-071301-9.
  • [7] Fornasier M.: Nonlinear projection recovery in digital inpainting for color image restoration. J. Math. Imaging Vis. 24, 3, 2006, pp. 359-373.
  • [8] Hunter F., Biver S., Fuqua P.: Światło w fotografii. Magia i nauka. Galaktyka, Łódź, 2009.
  • [9] Jafarpour S., Polatkan G., Brevdo E., Hughes S., Brasoveanu A., Daubechies I.: Stylistic analysis of paintings using wavelets and machine learning. European Signal Processing Conference (EUSIPCO) 2009.
  • [10] Johnson C. R., Jr., Hendriks E., Berezhnoy I., Brevdo E., Hughes S., Daubechies I., Li J., Postma E., Wang J. Z.: Image Processing for Artist Identification: Brushwork in the Paintings of Vincent Van Gogh, IEEE Signal Processing Magazine Special Issue on Visual Cultural Heritage, 25, 4, 2008, pp. 37-48.
  • [11] Johnson C. R., Jr., Ed., Proc. 1st Int. Workshop Image Processing for Artist Identification. Amsterdam, The Netherlands, 2007.
  • [12] Kramerrer P., Lettner M., Zolda E., Sablatnig R.: Identifcation of drawing tools by classification of textural and boundary features of strokes. Pattern Recognition Letters, 28, 2007, pp. 710-718.
  • [13] Lettner M., Diem M., Sablatnig R., Miklas H.: Registration and enhancing of multispectral manuscript images. 16th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2008), Lausanne, Switzerland, 2008.
  • [14] Lettner M., Diem M., Sablatnig R., Krammerer P., Miklas H.: Registration of multi-spectral manuscript images as prerequisite for computer aided script description. 12th Computer Vision Winter Workshop, St. Lambrecht, Austria, 2007.
  • [15] Paviotti A., Ratti F., Poletto L., Cortelazzo G. M.: Multispectral acquisition of large-sized pictorial surfaces. EURASIP Journal on Image and Video Processing, 2009, doi:10.1155/2009/793756.
  • [16] Pelagotti A., Pezzati L., Piva A., Del Mastio A.: Multispectral UV Fluorescence Analysis of Painted Surfaces. 14th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2006), Florence, Italy, 2006.
  • [17] Rizzi A., Voltolini F., Girardi S., Gonzo L., Remondino F.: Digital preservation, documentation and analysis of paintings, monuments and large cultural heritage with infrared technology, digital camera and range sensors. Proceedings of the XXI CIPA International Symposium, Athens, Greece, 2007.
  • [18] Shahram M., Storkb D. G., Donoho D.: Recovering layers of brush strokes through statistical analysis of color and shape: An application to van Gogh’s Self portrait with grey felt hat. Computer image analysis in the study of art, D.G. Stork, J. Cod-dington (eds.), SPIE 2008.
  • [19] Sobczyk J., Obara B., Frączek P., Sobczyk J.: Zastosowania analizy obrazu w nieniszczących badaniach obiektów zabytkowych. Wybrane przykłady. Ochrona zabytków, 2, 2006, pp. 69-78.
  • [20] Stork D. G.: Computer image analysis of paintings and drawings: An introduction to the literature. Proceedings of the Image processing for artist identification workshop, van Gogh Museum, Amsterdam, The Netherlands, 2008.
  • [21] Taft W. S., Mayer J. W.: The science of paintings. Springer-Verlag New York, Inc., 2000.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BSW4-0079-0045
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.