Существует долгая история использования сложной визуализации и, в последние несколько десятилетий, цифровой визуализации, в изучении искусства.
Вскоре после открытия рентгеновских лучей в 19 веке такие лучи были использованы для выявления подрисовок и сантиметров. Позже инфракрасная фотография и рефлектография были использованы в аналогичных целях; мультиспектры, флюоросценция и ультрафиолетовое изображение получили широкое распространение и используются для выявления пигментного состава и многое другое.
В таких техниках результирующее изображение, как правило, интерпретируется искусствоведом. Однако в последние несколько лет мы вступили в новую эру: в которой некоторые интерпретации изображений в значительной степени опираются на сложные алгоритмы, разработанные на основе компьютерного зрения, дисциплины, стремящейся заставить компьютеры видеть.
В некоторых обстоятельствах компьютеры могут анализировать определенные аспекты перспективы, освещения, цвета, тонкости форм мазков кисти лучше, чем даже опытный искусствовед, художник или ценитель. Эти методы, как и другие научные методы, такие как визуализация и изучение материалов , не заменяют коннотации, а скорее расширяют их, так же как микроскопы расширяют возможности биологов. Источником энергии этих компьютерных методов является следующее:
- - Компьютерные методы могут опираться на визуальные особенности, которые трудно определить глазами, например, на тонкие взаимосвязи между структурой кисти в различных масштабах и цветах, как в Святом семействе Перуджино, или освещение во Христе де ла Тур в столярной мастерской, или на перспективные аномалии в портрете ван Эйка - Арнольфини.
- - Компьютерные методы могут абстрагировать информацию от множества визуальных доказательств, например, от каждого мазка кисти, выполненного Ван Гогом и его современниками - богатства информации, которое мало кто из ученых даже испытывает, тем более не в полной мере использует.
- - Компьютерные методы являются объективными, что не должно означать, что они превосходят субъективные методы, а скорее обещает расширить язык, включив в него термины, которые не являются весьма неоднозначными. Хотя сегодня искусствовед может описать мазок кисти как смелый, предварительный или текучий, когда-нибудь этот ученый может также использовать технические термины и математические измерения, полученные из компьютерного анализа изображений, термины, которые другие ученые также будут понимать.
- - Строгие методы компьютерной графики могут открыть новые трехмерные изображения, основанные на двухмерных произведениях искусства, и обеспечить новые виды на таблетки путем искажения изображений, отраженных в зеркалах, изображенных в картине.
В этой краткой статье перечислены некоторые из этих новых компьютерных техник и то, как они использовались в изучении искусства. Перечень тем и справочных работ ни в коей мере не является полным, но призван показать искусствоведам силу этого метода и побудить их предложить новые проблемы истории искусства, которые можно решить с помощью компьютерных методов.
Не будем рассматривать многие другие области использования компьютеров в искусстве, например, базы данных компьютерного искусства и поиск, а также задачу визуализации искусства - освещение, спектральную фильтрацию, экспозицию и так далее. Вместо этого, сфокусируемся на применении компьютерного зрения, анализа изображений и алгоритмов компьютерной графики для обработки и понимания цифровых изображений отсканированного искусства, в частности картин и рисунков.
Начинаем с описания традиционных точечных или пиксельных процессов, таких как настройка цвета, затем рассматриваем алгоритмы, основанные на количестве пикселей в цифровом изображении картины, а затем последовательно более сложные методы высокого уровня компьютерного зрения и графики, такие как дезорганизация, перспективный анализ, анализ освещения и трехмерное компьютерное моделирование.
ТОЧЕЧНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ.
Есть цифровое изображение картины или рисунка, формат, необходимый для компьютерного анализа. Концептуально самый простой класс компьютерных методов обработки изображений в искусстве - точечная или пиксельная обработка, т.е. методы изменения цвета и яркости каждого пикселя, основанные исключительно на цвете этого пикселя. Такие алгоритмы лучше описывают как обработку изображения, чем как анализ изображения.
Для пигментного анализа, омоложения цвета использовались методы многоспектральной визуализации и обработки изображений, основанные на пикселях, для корректировки относительного веса различных спектральных диапазонов в целях повышения читабельности , как в работе Архимеда Палимпсеста и выявления деталей и структуры в искусстве, которые иначе трудно различить посторонним глазом.
Выводы:
Очень большой класс алгоритмов обработки изображений включает в себя фильтрацию исходного изображения, где значение цвета или шкалы серого пикселя зависит от значений пикселей или области входного изображения. В линейной фильтрации выходное значение (уровень цвета) представляет собой линейное сочетание значений входных пикселей, а в нелинейной фильтрации допускаются произвольные функции входных пикселей.
Обычно входным изображением является фотография картины, а выходным - цифровое изображение, обработанное для выявления некоторых свойств, которые трудно различить невооруженным глазом.
Такая фильтрация может устранить постепенные изменения цвета по всей картине и оставить или даже улучшить края или контуры, как, например, нелинейный.
Преобразование фаски (или преобразование расстояния) полезно для количественной оценки сходства или различия между двумя формами, например, при проверке точности, которую художники могут получить, используя различные методы копирования.