Aplicando imagens de reflectância hiperespectral para investigar as paletas e as técnicas dos pintores

Resumo

Hipercubos hiperespectrais de imagem de reflexão incluem informações notáveis em uma grande quantidade de dados. Portanto, a solicitação de protocolos automatizados para gerenciar e estudar os conjuntos de dados é amplamente justificada. A combinação de Spectral Angle Mapper, manipulação de dados e um método de análise ajustável pelo usuário constitui uma virada fundamental para explorar os resultados experimentais.

Resumo

Espectroscopia reflectance (RS) e Espectroscopia de Reflexão de Fibra Óptica (FORS) são técnicas bem estabelecidas para a investigação de obras de arte com especial atenção às pinturas. A maioria dos museus modernos colocou à disposição de seus grupos de pesquisa equipamentos portáteis que, juntamente com a intrínseca não invasiva do RS e do FORS, possibilita a coleção in situ de espectros de reflexão da superfície dos artefatos. A comparação, realizada por especialistas em pigmentos e materiais de pintura, dos dados experimentais com bancos de dados de espectros de referência impulsiona a caracterização das paletas e das técnicas utilizadas pelos artistas. No entanto, essa abordagem requer habilidades específicas e é demorado especialmente se o número de espectros a serem investigados se tornar grande, como é o caso dos conjuntos de dados Hyperspectral Reflectance Imaging (HRI). As configurações experimentais HRI são câmeras multidimensionais que associam as informações espectrais, dadas pelo espectro de reflexão, com a localização espacial dos espectros sobre a superfície pintada. Os conjuntos de dados resultantes são cubos 3D (chamados hipercubos ou cubos de dados) onde as duas primeiras dimensões localizam o espectro sobre a pintura e a terceira é o próprio espectro (ou seja, a reflexão desse ponto da superfície pintada versus o comprimento de onda na faixa operacional do detector). A capacidade do detector de coletar simultaneamente um grande número de espectros (tipicamente muito mais de 10.000 para cada hipercubo) faz com que os conjuntos de dados HRI grandes reservatórios de informação e justifique a necessidade de desenvolvimento de protocolos robustos e, possivelmente, automatizados para analisar os dados. Após a descrição do procedimento projetado para a aquisição de dados, apresentamos um método de análise que explora sistematicamente o potencial dos hipercubos. Baseado no Spectral Angle Mapper (SAM) e na manipulação do espectro coletado, o algoritmo lida e analisa milhares de espectros e, ao mesmo tempo, suporta o usuário para revelar as características das amostras sob investigação. O poder da abordagem é ilustrado aplicando-a ao Quarto Stato, obra-prima icônica de Giuseppe Pellizza da Volpedo, realizada no Museu do Novecento, em Milão (Itália).

Introdução

Espectroscopia reflectância (RS) e Espectroscopia de Reflexão de Fibra Óptica (FORS) baseiam-se na detecção da luz refletida por superfícies uma vez iluminadas por uma fonte de luz, tipicamente uma lâmpada de tungstênio-halógeno. A saída do sistema de aquisição é constituída por espectros onde a reflexão é monitorada em função do comprimento de onda em uma faixa que depende das características da configuração experimental ^{empregada1,2,3}. Introduzidos durante as últimas quatro ^décadas4,5, RS e FORS são tipicamente usad....

Protocolo

1. Defina a resolução espacial dos hipercubos

1. Realizar uma inspeção preliminar da superfície pintada (Figura 1) apoiada por especialistas em arte para identificar as principais características da pintura.
   1. Reconheça as técnicas pictóricas empregadas pelo artista para criar a pintura.
   2. Identifique as diferentes pinceladas de tinta na tela.
   3. Estimar, qualitativamente, as características das pinceladas com especial atenção ao seu tamanho.
2. Simule a técnica pictórica utilizada pelo artista criando amostras de teste ad-hoc onde as pinceladas apresentam características semelhant....

Resultados

O protocolo proposto oferece um conjunto de recursos interessantes para a gestão e a análise dos dados hri. A I/O (etapa 3.1) dos dados brutos é sempre o primeiro problema que deve ser resolvido antes de aplicar qualquer método de análise e pode se tornar um problema crítico ao lidar com grandes quantidades de dados. No presente caso, a única tarefa em relação aos dados brutos é armazenar os resultados experimentais em uma pasta dedicada e selecioná-los navegando no disco rígido ao executar o código de leitura (etapa 3.1.......

Discussão

Conjuntos de dados de imagem de reflectância hiperespectral são grandes reservatórios de informação; portanto, o desenvolvimento de protocolos robustos e, possivelmente, automatizados para analisar os dados é uma virada fundamental para explorar seu ^{potencial15,17}. O algoritmo proposto responde a essa necessidade no campo do patrimônio cultural com especial atenção à caracterização dos pigmentos das pinturas. Com base no ^SAM20,21

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo

Nome	Empresa	Número de catálogo	Comentários
ImageJ/Fiji	Specim (Oulo, Finlad)	N/A	Câmera hiperespectral de refletância portátil usada para adquirir os hipercubos
MATLAB 2019b	StellarNet Inc (Tampa, Flórida, EUA)	N/A	Espectrômetro de refletância portátil usado para adquirir espectros de refletância independentes
Câmera hiperespectral Specim IQ	National Institutes of Health (Bethesda, Maryland, EUA)	N/A	Programa de processamento de imagem Java de código aberto
StellarNet BLUE-wave Miniature Spectrometer	MathWorks (Natick, Massachusset, EUA)	N/A	Linguagem de programa e ambiente de computação numérica