Application de l’imagerie par réflectance hyperspectrale pour étudier les palettes et les techniques des peintres

Résumé

Les hypercubes d’imagerie par réflectance hyperspectrale incluent des informations remarquables dans une grande quantité de données. Par conséquent, la demande de protocoles automatisés pour gérer et étudier les ensembles de données est largement justifiée. La combinaison de Spectral Angle Mapper, de la manipulation de données et d’une méthode d’analyse réglable par l’utilisateur constitue un élément clé pour explorer les résultats expérimentaux.

Résumé

La spectroscopie de réflectance (RS) et la spectroscopie de réflectance par fibre optique (FORS) sont des techniques bien établies pour l’étude des œuvres d’art avec une attention particulière aux peintures. La plupart des musées modernes mettent à la disposition de leurs groupes de recherche des équipements portables qui, associés au caractère intrinsèque non invasif de RS et FORS, rendent possible la collecte in situ de spectres de réflectance à partir de la surface des artefacts. La comparaison, réalisée par des experts en pigments et en matériaux de peinture, des données expérimentales avec des bases de données de spectres de référence conduit à la caractérisation des palettes et des techniques utilisées par les artistes. Cependant, cette approche nécessite des compétences spécifiques et prend du temps, surtout si le nombre de spectres à étudier devient important, comme c’est le cas des ensembles de données d’imagerie par réflectance hyperspectrale (HRI). Les installations expérimentales HRI sont des caméras multidimensionnelles qui associent l’information spectrale, donnée par les spectres de réflectance, à la localisation spatiale des spectres sur la surface peinte. Les ensembles de données résultants sont des cubes 3D (appelés hypercubes ou cubes de données) où les deux premières dimensions localisent le spectre sur la peinture et la troisième est le spectre lui-même (c’est-à-dire la réflectance de ce point de la surface peinte par rapport à la longueur d’onde dans la gamme opératoire du détecteur). La capacité du détecteur à collecter simultanément un grand nombre de spectres (généralement beaucoup plus de 10 000 pour chaque hypercube) fait des ensembles de données HRI de grands réservoirs d’informations et justifie la nécessité de développer des protocoles robustes et, éventuellement, automatisés pour analyser les données. Après la description de la procédure conçue pour l’acquisition de données, nous présentons une méthode d’analyse qui exploite systématiquement le potentiel des hypercubes. Basé sur spectral Angle Mapper (SAM) et sur la manipulation des spectres collectés, l’algorithme gère et analyse des milliers de spectres tout en aidant l’utilisateur à dévoiler les caractéristiques des échantillons étudiés. La puissance de l’approche est illustrée en l’appliquant à Quarto Stato, le chef-d’œuvre emblématique de Giuseppe Pellizza da Volpedo, conservé au Museo del Novecento de Milan (Italie).

Introduction

La spectroscopie de réflectance (RS) et la spectroscopie de réflectance par fibre optique (FORS) sont basées sur la détection de la lumière réfléchie par les surfaces une fois éclairées par une source lumineuse, généralement une lampe tungstène-halogène. La sortie du système d’acquisition est constituée de spectres où la réflectance est surveillée en fonction de la longueur d’onde dans une plage qui dépend des caractéristiques de la configuration expérimentale ^{utilisée1,2,3}. Introduits au cours des quatre dernières ^{décennies4,5}

Protocole

1. Définissez la résolution spatiale des hypercubes

1. Effectuer une inspection préliminaire de la surface peinte (Figure 1) soutenue par des experts en art pour identifier les principales caractéristiques de la peinture.
   1. Reconnaître les techniques picturales employées par l’artiste pour créer le tableau.
   2. Identifiez les différents coups de pinceau de peinture sur la toile.
   3. Estimer, qualitativement, les caractéristiques des coups de pinceau avec une attention particulière à leur taille.
2. Imiter la technique picturale utilisée par l’artiste en créant des échantillons de test ad h....

Résultats

Le protocole proposé offre un ensemble de fonctionnalités intéressantes pour la gestion et l’analyse des données HRI. L’E/S (étape 3.1) des données brutes est toujours le premier problème qui doit être résolu avant d’appliquer une méthode d’analyse et il peut devenir un problème critique lors du traitement de grandes quantités de données. Dans le cas présent, la seule tâche concernant les données brutes est de stocker les résultats expérimentaux dans un dossier dédié et de le sélectionner en parcourant le disque dur lors.......

Discussion

Les ensembles de données d’imagerie par réflectance hyperspectrale sont de grands réservoirs d’information; par conséquent, le développement de protocoles robustes et, éventuellement, automatisés pour analyser les données est un tournant clé pour exploiter leur ^{potentiel15,17}. L’algorithme proposé répond à ce besoin dans le domaine du patrimoine culturel avec une attention particulière à la caractérisation des pigments des peintures. Basé sur ^SA.......

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
ImageJ/Fiji	Specim (Oulo, Finlad)	N/A	Caméra hyperspectrale de réflectance portable utilisée pour l’acquisition des hypercubes
MATLAB 2019b	StellarNet Inc (Tampa, Floride, États-Unis)	N/A	Spectromètre de réflectance portable utilisé pour l’acquisition de spectres de réflectance indépendants
Caméra hyperspectrale Specim IQ	National Institutes of Health (Bethesda, Maryland, États-Unis)	N/A	; Programme de traitement d’images Java open source
Spectromètre miniature à ondes bleues StellarNet	MathWorks (Natick, Massachusset, États-Unis)	N/A	Langage de programme et environnement de calcul numérique