Измерение параметров текстуры изображений, полученных при направленном освещении

Abstract

Работа посвящена решению задачи подсчета количества нитей на изображениях холстов картин, что необходимо для определения характеристик, используемых искусствоведами для датировки произведений живописи. Исходная задача формулируется как задача анализа параметров текстуры изображений. Для анализа изображений образцов использовались предложенные модификации известного подхода, основанного на частотной фильтрации и пороговой бинаризации. Особенностями исследования являются использование изображений, полученных фотосъемкой при направленном под острым углом по отношению к холсту освещении; метод пороговой бинаризации на основе критерия максимума взаимной информации и использование гистограмм для подсчета элементов текстуры, соответствующих нитям холста. Проведен вычислительный эксперимент по исследованию холстов картин русских художников XVIII века. Вычислительный эксперимент показал, что предложенные алгоритмы обеспечивают измерение плотности холста с точностью в пределах одной нити на сантиметр на 70-100 процентах изображений образцов. Полученные результаты соответствуют результатам известных алгоритмов измерения плотности холста по рентгеновским изображениям картин или изображениям, получаемым при контроле качества в текстильном производстве. This paper deals with the problem of painting thread counting from images. It is necessary to determine the characteristics used by art historians for dating works of art. The initial problem is considered as a problem of measuring parameters of image texture. For the analysis of canvas sample images we propose modifications of known algorithm based on a filtering in the Fourier domain and thresholding. In this work, we propose to use raking light for emphasizing texture in a specified direction; thresholding technique based on mutual information maximization, and to use histograms for counting texture elements associated with canvas threads. Computing experiment on the study of canvases of portraits by Russian artists of the 18th century was carried out. The experiment showed that the proposed algorithms measured canvas density with precision within one thread per centimeter for 70-100 percents of sample images. The results of the computing experiment correspond to the results of known algorithms for measuring canvas density from x-ray images of paintings.