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Computeranalyse von Unterzeichnungen in IR Reflektogrammen

Computer Aided Analysis of Undrawings in IR-Reflectograms

Robert Sablatnig (ORCID: 0000-0003-4195-1593)
  • Grant-DOI 10.55776/P15471
  • Förderprogramm Einzelprojekte
  • Status beendet
  • Projektbeginn 08.07.2002
  • Projektende 31.07.2005
  • Bewilligungssumme 160.630 €

Wissenschaftsdisziplinen

Geschichte, Archäologie (20%); Informatik (80%)

Keywords

    Infrared reflectography, Medieval paintings, Digital image analysis, Object Classification, Image segmentation, Archive Database

Abstract Endbericht

Eine interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Kunstgeschichte und computergestützter Bild-analyse erweitert den Horizont für beide Wissenschaftsgebiete. Einerseits profitiert die Kunst-geschichte von neuen objektiven Analysemethoden sowie den Automatisierungsmöglichkeiten des Computers, andererseits öffnet sich dem Techniker ein neuer Anwendungsbereich, der die Entwicklung und Anpassung von Algorithmen notwendig macht. In dem beantragten Projekt soll ein System zur computergestützten Analyse von Unterzeichnungen von mittelalterlichen Gemälden entwickelt werden. Die Anlage eines Gemäldes auf dem Objekträger wird in der Kunstgeschichte als Unterzeichnung bezeichnet. Auf Grund der Originalität dieser Anlage ist die Analyse der Unterzeichnung sowohl für Kunsthistoriker als auch für Konservatoren von besonderem Interesse. Eine systematische Analyse der Unterzeichnung in mittelalterlichen Gemälden über eine längere Schaffensperiode hinweg soll Einblick in die Arbeitsweisen der Malwerkstätten, verwendete Zeichenwerkzeuge und Materialien geben. Um diese Analysen durchführen zu können, sind von technischer Seite aus zwei Voraussetzungen zu schaffen. Einerseits muß ein Aufnahmesystem installiert werden mit dem Bilder der Unterzeichnung erfaßt, visualisiert und gespeichert werden können. Aufgrund der über der Unterzeichnung aufgetragenen Farbschichten ist diese im Spektrum des sichtbaren Lichtes unsichtbar. Sensoren, die im nahen Infrarotbereich empfindlich sind, können die Unterzeichnung erfassen und sichtbar machen. Die zweite Voraussetzung für die systematische Analyse ist der Einsatz von Methoden der computergestützten Bildanalyse. Ziel des Projektes ist es, im Gegensatz zu ähnlichen Projekten, die Unterzeichnung nicht nur zu visualisieren und "visuell" auszuwerten, sondern Methoden zur automatisierten Analyse von Zeichenwerkzeugen, Zeichenmaterialien zu entwickeln. Weiters sollen Merkmale, die den Einsatz von Schablonen erkennen lassen, in die Analyse integriert werden. Die Qualtität der vom Aufnahmesystem produzierten digitalen Bilder muß den Anforderungen der digitalen Bildanalyse genügen. Die Einrichtung einer Archiv Datenbank soll die interdisziplinäre Zusammenarbeit unterstützen, indem die vom Kunsthistoriker erfassten Objektdaten, sowie Ergebnisse der computergestützten Analyse erfasst werden. Die Kombination beider Informationsquellen soll die Beantwortung komplexer Fragestellungen unterstützen.

Neueste Entwicklungen im Bereich der digitalen Bildverarbeitung bieten leistungsstarke Möglichkeiten für die Untersuchung und Klassifizierung von Kunstwerken und speziell mittelalterlicher Tafelbilder. Neue Kameratechnologien erlauben neue Untersuchungs-möglichkeiten von Gemälden, speziell bei der Verwendung von Infrarotkameras, da sie verborgene Schichten von Gemälden sichtbar machen. Die in unserem Projekt entwickelten Verfahren aus dem Bereich der digitalen Bildverarbeitung ermöglichen eine objektive, genaue und effiziente Untersuchung von Gemälden und deren Unterzeichnungen. Die Datengewinnung basiert auf herkömmlichen Aufnahmen im sichtbaren Bericht sowie im nahen Infrarotbereich. Daneben wurden auch multispektrale Bilder im nahen Infrarotbereich erstellt um eine multispektrale Analyse der Daten durchzuführen. Die entwickelten Methoden ermöglichen eine Bildverbesserung und automatische Segmentierung von Strichen in der Unterzeichnung sowie eine Analyse der Striche in der Unterzeichnung und der Farbpigmente der Farbschicht des Gemäldes. Bei der Bildverbesserung werden Alterungserscheinungen im Infrarotbild eliminiert, um nur die interessanten und wesentlichen Details der Bilder darzustellen. Die Segmentierung dient zum Extrahieren der Striche in den Unterzeichnungen. Das Ziel hierbei ist es aus den Unterzeichnungen strukturelle Informationen zu erkennen, um künstlerspezifische Merkmale zu extrahieren, sowie die Striche zur weiteren Analyse in Bezug auf Malwerkzeug und Malmaterial vorzubereiten. Die Erkennung des verwendeten Malwerkzeugs und Malmaterials ist ein wesentlicher Bestandteil von Kunsthistorikern bei der Untersuchung von Unterzeichnungen. Für die Stricherkennung werden die Textur und die Eigenschaften der Randregionen untersucht. Dies geschieht mit Texturanalysemethoden und speziellen Methoden zur Extrahierung der Eigenschaften der Grenzregionen von Strichen. Mit den gewonnenen Eigenschaften werden mithilfe von Mustererkennungsalgorithmen die einst verwendeten Malwerkzeuge und Malmaterialien erkannt. Ein Schwerpunkt dieses interdisziplinären Projektes war die Kooperation mit Kunsthistorikern und Kunstexperten, um auch kunsthistorische Ergebnisse zu erzielen. Dafür wurden mehr als 1000 Infrarotbilder im Museum mittelalterlicher Kunst in der Österreichischen Galerie Belvedere. aufgenommen, welche einen Überblick über die Unterzeichnungen dieser Periode liefern. Unser Beitrag sind einerseits die aufgenommenen Infrarotbilder und andererseits die entwickelten Methoden zur Unterstützung der wissenschaftlichen Arbeit von Kunstexperten.

Forschungsstätte(n)
  • Technische Universität Wien - 100%

Research Output

  • 36 Zitationen
  • 2 Publikationen
Publikationen
  • 2007
    Titel Identification of drawing tools by classification of textural and boundary features of strokes
    DOI 10.1016/j.patrec.2006.08.003
    Typ Journal Article
    Autor Kammerer P
    Journal Pattern Recognition Letters
    Seiten 710-718
  • 2003
    Titel Painting Crack Elimination Using Viscous Morphological Reconstruction
    DOI 10.1109/iciap.2003.1234054
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Hanbury A
    Seiten 226-231

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