Применение методов цифровой обработки изображений для целей реставрации объектов изобразительного искусства

Аннотация

В этой работе, для целей реставрации, на примерах виртуальной реконструкции широко известных произведений изобразительного искусства, рассматривается применения методов цифровой обработки изображений. Во-первых это метод интерполяции последовательного вычисления спектра Фурье (МИПВС) позволяющий ретушировать и восстанавливать отсутствующие (затенённые) части изображения. Во-вторых, это методы увеличения контраста (преобразования динамического диапазона яркостей) изображения, такие как Dark Channel Prior (DCP) со статистически определяемыми параметрами (DCPS), и комбинация DCPS с методом CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization). Представленные результаты свидетельствуют о существенном повышении качества обрабатываемых изображений, что может служить вспомогательным инструментарием для реставраторов при их практической деятельности.

• реставрация
• интерполяция
• ретуширование и восстановление изображений
• повышение различимости мелких деталей
• restoration
• interpolation
• retouching and restoration of images
• increasing the discernibility of small details

Abstract (in English)

The proposed work describes the application of digital image processing techniques for the virtual reconstruction of widely known works of fine art. Firstly, it is the Interpolation Method of Sequential Computation of the Fourier spectrum (IMSCS) that allows you to retouch and restore the missing (shaded) parts of the image. Secondly, these are the methods of increasing the images contrast (converting the dynamic range of brightness), such as Dark Channel Prior (DCP) with statistically determined parameters (DCPS), and a combination of DCPS with the CLAHE method (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization). The offered methods of digital virtual reconstruction of works of art are based exclusively on a scientific campaign; they use only the data that is available as initial data (the image itself is a subject for restoration). Therefore, they are free from the human factor, because of which, changes in the restored image can be madesubjectively. If there is no preserved true image of the restored object, then, no doubt, the adequacy of the reconstruction to the original can be considered only suppositive. Of course, one should keep in mind that the use of any technology, including digital, must be done with an understanding of the basic principles of their work. The methods we proposed, together with other studies (X-rays and ultraviolet), can be very useful to specialists in restoration. Such an expansion of the capabilities will allow the restorer to work on the natural object, taking into account both the considerations of a prioriinformation and his practical experience in order to carry out the required reconstructionmore correctly. The presented results indicate a significant increase in the quality of digital images (increase of informativeness), which can serve as an auxiliary tool for restorers when refining the algorithm of their actions.

Для цитирования

Литература

1. Музеи России [электронный ресурс]. Новости Музеев: Восстановление фресок капеллы Оветари (Ovetari). 2003. Режим доступа: http://www.museum.ru/N14688
2. Анисимова Т. И., Зотов А. В., Поневаж В. П., Чумаков П. Ф. Использование компьютерной технологии при реставрации живописи XIV в. церкви Успения на Волотовом поле. Art Conservation мастерская [электронный ресурс]. Режим доступа: http://art-con.ru/node/477
3. Кокошкин А.В., Коротков В.А., Коротков К.В., Новичихин Е.П. «Использование спектра Фурье изображения для ретуширования и восстановления отсутствующих частей искажённого аппаратной функцией изображения». Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2016, №7, Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/jul16/4/text.html
4. Biancoa G., Muzzupappaa M., Brunoa F., Garciab R., Neumann L. A New Correction Method for Underwater Imaging. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2015, 5, pp.25-32.
5. Halmaoui H., Cord A., Hautière N. Contrast restoration of road images taken in foggy weatherю 2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops. 2011. P. 2057-2063
6. Tripathi A.K., Mukhopadhyay S. Removal of fog from images: A review. IETE Technical Review. 2012. Vol.29, № 2. P.148-156
7. Михайлюк Ю.П., Начаров Д.В. «Метод улучшения различимости объектов на цифровых изображениях, полученных в условиях недостаточной видимости». Журнал радиоэлектроники» [электронный журнал], № 6, 2015, Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/jun15/4/text.htm
8. Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang, Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior. IEEE Transaction on pattern analysis and machine intelligence, Vol.33, No.12, December 2011, pp. 2341-2353
9. Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Final Project: Dark Channel Prior Haze Removal [электронный ресурс], 05.08.2012, Режим доступа http://students.cec.wustl.edu/~jwaldron/559/project_final
10. Кокошкин А.В., Коротков В.А., Коротков К.В., Новичихин Е.П. «Метод улучшения различимости объектов при наличии гидрометеоров» Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2015. №10. Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/oct15/7/text.pdf
11. Коротков В.А., Новичихин Е.П. Компенсация искажений изображения, вызванных гидрометеорами, на основе статистических свойств яркости изображения. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал], 2017. №9. Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/sep17/9/text.pdf
12. Коротков В.А., Коротков К.В., Новичихин Е.П. «Модификация метода CLAHE для компенсации влияния гидрометеоров». Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2017. №10. Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/oct17/10/text.pdf
13. Реставрация икон: Методические рекомендации. Под ред. М. В. Наумовой. Всероссийский художественный научно-реставрационный центр им. академика И. Э. Грабаря, 1993.