하이퍼스펙트럼 반사도 이미징 하이퍼큐브에는 엄청난 양의 데이터에 놀라운 정보가 포함되어 있습니다. 따라서 데이터 집합을 관리하고 연구하기 위한 자동화된 프로토콜의 요청은 널리 정당화됩니다. 스펙트럼 앵글 매퍼, 데이터 조작 및 사용자 조정 가능한 분석 방법의 조합은 실험 결과를 탐색하기 위한 키 턴을 구성합니다.
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이 논문에서
요약
초록
반사분광법(RS)과 광섬유 반사분광(FORS)은 회화에 특히 주의를 기울여 예술 작품을 조사하는 데 잘 어울리는 기술입니다. 대부분의 현대 박물관은 RS 및 FORS의 본질적인 비 침습성과 함께 유물 표면에서 반사 스펙트럼의 현장에서 수집 할 수있는 연구 그룹 휴대용 장비의 처분에 넣어. 안료 및 페인팅 재료 의 전문가에 의해 수행 비교, 참조 스펙트럼의 데이터베이스와 실험 데이터의 팔레트의 특성과 예술가가 사용하는 기술의 특성을 구동. 그러나 이 방법은 특정 기술이 필요하며, 특히 조사대상 스펙트럼의 수가 하이퍼스펙트럼 반사도 이미징(HRI) 데이터 집합의 경우와 같이 커지면 시간이 많이 소요됩니다. HRI 실험 설정은 반사 스펙트럼스펙트럼에 의해 주어진 스펙트럼 정보를 페인팅된 표면에 스펙트럼의 공간 국소화와 연관시키는 다차원 카메라입니다. 결과 데이터 집합은 처음 두 차원이 페인팅을 통해 스펙트럼을 찾는 3D-큐브(하이퍼큐브 또는 데이터 큐브라고 함)이며 세 번째 차원은 스펙트럼 자체(즉, 검출기의 작동 범위에서 파장의 반사)입니다. 검출기의 기능은 동시에 많은 스펙트럼(일반적으로 각 하이퍼큐브에 대해 10,000개 이상)을 수집하여 HRI 데이터 집합을 대량의 정보 저장소로 만들고 데이터를 분석하기 위한 견고하고 자동화된 프로토콜의 개발의 필요성을 정당화합니다. 데이터 수집을 위해 설계된 절차에 대한 설명 후 하이퍼큐브의 잠재력을 체계적으로 활용하는 분석 방법을 제시합니다. 스펙트럼 앵글 매퍼(SAM)와 수집된 스펙트럼의 조작에 기초하여 알고리즘은 수천 개의 스펙트럼을 처리하고 분석하는 동시에 사용자가 조사 중인 샘플의 기능을 공개하도록 지원합니다. 이 접근법의 힘은 밀라노의 무세오 델 노베센토(이탈리아)에서 열리는 주세페 펠리자 다 볼페도의 상징적인 걸작콰르 토 스타토에 적용함으로써 보여줍니다.
서론
반사분광(RS) 및 광섬유 반사분광분면(FORS)은 광원에 의해 조명된 표면에 의해 반사되는 빛의 검출에 기초하여, 일반적으로 텅스텐 할로겐 램프. 획득 시스템의 출력은 채택된 실험 설정의 특성에 따라 달라지는 범위에서 파장의 함수로서 반사도를 모니터링하는 스펙트럼에 의해 구성된다1,2,3. 지난 4년 동안 도입된 RS와 FORS는 일반적으로 X선 형광 및 기타 분광기와 함께 사용되어 예술가들이 걸작6,7,8,9를 실현하는 데 사용하는 재료와 기술을 설명합니다. 반사스펙트럼에 대한 연구는 일반적으로 샘플의 데이터를 개인 또는 공용 데이터베이스에서 사용자가 선택한 참조 스펙트럼 그룹과 비교하여 수행됩니다. 샘플의 실현 기간을 준수하는 참조 스펙트럼과 아티스트의 modus 오페란디와 함께 확인되면, ....
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프로토콜
1. 하이퍼큐브의 공간 해상도 설정
- 회화의 주요 특징을 식별하기 위해 예술 전문가가 지원하는 도 1(그림 1)의 예비 검사를 수행합니다.
- 그림을 만들기 위해 작가가 사용하는 회화 기법을 인식합니다.
- 캔버스에 페인트의 다른 브러시 스트로크를 식별합니다.
- 브러쉬 스트로크의 특성을 질적으로 추정하여 크기에 특히 주의를 기울입니다.
- 브러시 스트로크가 아티스트가 적용한 것과 유사한 특성을 보여주는 임시 테스트 샘플을 만들어 작가가 사용하는 회화 기술을 모방합니다.
참고: 펠리자 다 볼페도는 디비전화가였습니다. 복원자는 관심 있는 캔버스의 브러시 스트로크를 질적으로 재현하는 테스트 샘플을 준비하도록 요청받았습니다(그림 2, 열 A). - 조사 중인 표면과 인수 장비 사이의 거리를 설정합니다.
참고: 거리는 하이퍼큐브26 의 공간 해상도를 결정하므로 페인팅된 표면의 이미지와 SAM 맵의 브러시 스트로크를 구별할 수 있습니다.- 하이퍼스펙트럼 카메라
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결과
제안된 프로토콜은 HRI 데이터의 관리 및 분석을 위한 흥미로운 기능 집합을 제공합니다. 원시 데이터의 I/O(3.1단계)는 분석 방법을 적용하기 전에 해결해야 하는 첫 번째 문제이며 많은 양의 데이터를 처리할 때 중요한 문제가 될 수 있습니다. 본 경우 원시 데이터에 관한 유일한 작업은 실험 결과를 전용 폴더에 저장하고 판독 코드를 실행할 때 하드 디스크를 탐색하여 선택하는 것입니다(단계 3.1.1). 그 후, 자르기 및 RGB 재구축 코드는 분석될 데이터의 선택(단계 3.1.2)의 구체화를 허용하고 하이퍼큐브 의 획득 시 실험 조건이 제대로 설정되었는지 확인할 수 있습니다(단계 3.1.3, 자세한 내용은 그림 4 및 토론 섹션을 참조).
데이터 큐브를 올바르게 수집한 것으로 확인되면 알고리즘은 SAM analysis20,21(단계 .......
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토론
하이퍼스펙트럼 반사도 이미징 데이터 집합은 정보의 큰 저장소입니다. 따라서 데이터를 분석하기 위한 강력하고 자동화된 프로토콜의 개발은 잠재 잠재력을 악용하는 핵심 전환점입니다15,17. 제안된 알고리즘은 회화의 안료의 특성화에 특히 주의를 기울여 문화유산 분야에서 이러한 필요성에 대한 답을 제시합니다. SAM20,21에 기초하여, 알고리즘은 실험 조건의 설정에서 안료의 분포의 평가에 이르기까지 전체 분석 과정에서 사용자를 지원합니다. 알고리즘에는 여전히 완전한 그래픽 인터페이스가 없으며 결과를 볼 수 있는 도구를 제공하지 는 않지만(이 목적을 위해 오픈 소스 소프트웨어가 사용되었으며 재료 테이블을 참조) 데이터 분석에 대한 접근 방식을 조절하기 위해.......
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공개 사항
저자는 공개 할 것이 없습니다.
감사의 글
이 연구는 프로젝트 MOBARTECH의 프레임 워크에서 지역 롬바르디아에 의해 투자되었다: 우나 피아타 포르마 모바일 tecnologica, 인터아티바 e partecipata lo 스튜디오 당, 라 conservazione e 라 valorizzazione 디 베니 스테리코 - 아티스틱 - 라 라이스 라 카르사 e'l'Innovazione.
저자들은 무세오 델 노베센토의 직원들이 현장에서 실험적인 세션과 스튜디오 무세오에 대한 접근을 위해 아소시아지오네 펠리자 다 볼페도에 대한 지원에 감사드립니다.
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재료
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| ImageJ/Fiji | Specim (Oulo, Finlad) | N/A | 하이퍼큐브를 획득하는 데 사용되는 휴대용 반사 초분광 카메라 |
| MATLAB 2019b | StellarNet Inc (Tampa, Florida, USA) | N/A | 독립적인 반사 스펙트럼을 획득하는 데 사용되는 휴대용 반사 분광계 |
| Specim IQ Hyperspectral Camera | National Institutes of Health (Bethesda, Maryland, USA) | N/A | 오픈 소스 Java 이미지 처리 프로그램 |
| StellarNet BLUE-wave Miniature Spectrometer | MathWorks (Natick, Massachusset, USA) | N/A | 프로그램 언어와 수치 컴퓨팅 환경 |
참고문헌
- Picollo, M., et al. Fiber Optics Reflectance Spectroscopy: a non-destructive technique for the analysis of works of art. Optical Sensors and Microsystems. , Springer. 259-265 (2002).
- Bacci, M., et al. Non-destructive spectroscopic investigations on paintings using optical fibers. MRS....
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재인쇄 및 허가
