Colorimetric and spectral analysis of rock art by means of the characterization of digital sensors
[ES] Las labores de documentación de arte rupestre son arduas y delicadas, donde el color desempeña un papel fundamental, proporcionando información vital a nivel descriptivo, técnico y cuantitativo . Tradicionalmente los métodos de documentación en arqueología quedaban restringidos a procedimientos...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/160386 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/160386 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | CIE color spaces Camera characterization Colorimetry Clustering Cultural heritage Gaussian processes Polynomial regression Python Rock art documentation Espacios de color CIE Caracterización colorimétrica Colorimetría Procesos Gaussianos Regresión polinomial Arte rupestre Patrimonio cultural INGENIERIA CARTOGRAFICA, GEODESIA Y FOTOGRAMETRIA |
| Sumario: | [ES] Las labores de documentación de arte rupestre son arduas y delicadas, donde el color desempeña un papel fundamental, proporcionando información vital a nivel descriptivo, técnico y cuantitativo . Tradicionalmente los métodos de documentación en arqueología quedaban restringidos a procedimientos estrictamente subjetivos. Sin embargo, esta metodología conlleva limitaciones prácticas y técnicas, afectando a los resultados obtenidos en la determinación del color. El empleo combinado de técnicas geomáticas, como la fotogrametría o el láser escáner, junto con técnicas de procesamiento de imágenes digitales, ha supuesto un notable avance. El problema es que, aunque las imágenes digitales permiten capturar el color de forma rápida, sencilla, y no invasiva, los datos RGB registrados por la cámara no tienen un sentido colorimétrico riguroso. Se requiere la aplicación de un proceso riguroso de tranformación que permita obtener datos fidedignos del color a través de imágenes digitales. En esta tesis se propone una solución científica novedosa y de vanguardia, en la que se persigue integrar el análisis espectrofotométrico y colorimétrico como complemento a técnicas fotogramétricas que permitan una mejora en la identificación del color y representación de pigmentos con máxima fiabilidad en levantamientos, modelos y reconstrucciones tridimensionales (3D). La metodología propuesta se basa en la caracterización colorimétrica de sensores digitales, que es de novel aplicación en pinturas rupestres. La caracterización pretende obtener las ecuaciones de transformación entre los datos de color registrados por la cámara, dependientes del dispositivo, y espacios de color independientes, de base física, como los establecidos por la Commission Internationale de l'Éclairage (CIE). Para el tratamiento de datos colorimétricos y espectrales se requiere disponer de un software de características técnicas muy específicas. Aunque existe software comercial, lo cierto es que realizan por separado el tratamiento digital de imágenes y las operaciones colorimétricas. No existe software que integre ambas, ni que además permita llevar a cabo la caracterización. Como aspecto fundamental, presentamos en esta tesis el software propio desarrollado, denominado pyColourimetry, siguiendo las recomendaciones publicadas por la CIE, de código abierto, y adaptado al flujo metodológico propuesto, de modo que facilite la independencia y el progreso científico sin ataduras comerciales, permitiendo el tratamiento de datos colorimétricos y espectrales, y confiriendo al usuario pleno control del proceso y la gestión de los datos obtenidos. Adicinalmente, en este estudio se expone el análisis de los principales factores que afectan a la caracterización tales como el sensor empleado, los parámetros de la cámara durante la toma, la iluminación, el modelo de regresión, y el conjunto de datos empleados como entrenamiento del modelo. Se ha aplicado un modelo de regresión basado en procesos Gaussianos, y se ha comparado con los resultados obtenidos mediante polinomios. También presentamos un nuevo esquema de trabajo que permite la selección automática de muestras de color, adaptado al rango cromático de la escena, que se ha denominado P-ASK, basado en el algoritmo de clasificación K-means. Los resultados obtenidos en esta tesis demuestran que el proceso metodológico de caracterización propuesto es altamente aplicable en tareas de documentación y preservación del patrimonio cultural en general, y en arte rupestre en particular. Se trata de una metodología de bajo coste, no invasiva, que permite obtener el registro colorimétrico de escenas completas. Una vez caracterizada, una cámara digital convencional puede emplearse para la determinación del color de forma rigurosa, simulando un colorímetro, lo que permitirá trabajar en un espacio de color de base física, independiente del dispositivo y comparable con |
|---|