Technical advantages bridging the preservation limits of painted decoration of Neolithic ceramic figurines
[ES] La pintura de objetos cerámicos es una de las características más destacadas de la narración visual de la cultura material neolítica en Europa sureste y parcialmente Europa central. Lamentablemente, la conservación de la pintura aplicada después de la cocción suele ser baja debido a las condici...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| 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:10251/221910 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/221910 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | DStretch image analysis Neolithic figurines Paintings Pigments Central Europe Análisis de imágenes con DStretch Figuras cerámicas neolíticas Pinturas Pigmentos Europa central |
| Sumario: | [ES] La pintura de objetos cerámicos es una de las características más destacadas de la narración visual de la cultura material neolítica en Europa sureste y parcialmente Europa central. Lamentablemente, la conservación de la pintura aplicada después de la cocción suele ser baja debido a las condiciones de deposición. Además, puede haber sido dañada o contaminada debido a los procesos posteriores a la excavación y la conservación en el pasado. Los nuevos métodos de detección visual de rastros de pigmentos (DStretch) brindan un mayor éxito en la identificación de pigmentos y pinturas y en la reconstrucción de motivos, lo que conduce tanto a una protección más centrada sin contaminantes como a una comprensión más amplia de los motivos preferidos por las sociedades neolíticas en su narración. Los algoritmos de decorrelación se han utilizado ampliamente para analizar el arte rupestre y las pinturas murales, pero su aplicación a los artefactos móviles sigue siendo limitada. DStretch, una herramienta clave en este proceso, mejora los contrastes de color en imágenes digitales para detectar rastros de pigmentos débiles, que a menudo se pasan por alto en el análisis macroscópico estándar. Sin embargo, este método está poco utilizado en arqueología, especialmente para pigmentos frágiles en artefactos móviles. Al aplicar DStretch a fotografías de alta resolución o texturas de modelos 3D, podemos identificar restos de pigmentos sin dañar el objeto. La versatilidad del algoritmo se extiende a varios canales de color, lo que permite la detección de rastros sutiles en diferentes pigmentos, lo que mejora la conservación y el análisis general de los datos. |
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