- Код статьи
- S30346444S0002338825040108-1
- DOI
- 10.7868/S3034644425040108
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 4
- Страницы
- 149-159
- Аннотация
- Предлагается новый алгоритм измерения текстурных характеристик объектов на изображениях. Новизна алгоритма заключается в использовании пар изображений, зафиксированных в направленном свете, и комбинировании их образов в частотной области. Применение разработанного алгоритма продемонстрировано при решении задачи подсчета нитей тканых основ произведений живописи по изображениям. Вычислительный эксперимент показал, что ошибка измерения плотности холста не превышает 0.4 нити на сантиметр. Проведено сравнение точности измерения плотности холста различными методами. Предлагаемый алгоритм позволяет измерить характеристики холстов картин с фактурой, искаженной сильным загрязнением, просачиванием грунта или обработкой реставрационными материалами, и превосходит по точности применявшиеся ранее алгоритмы. С использованием нового алгоритма выполнено измерение плотности холстов семи картин из собрания Государственного исторического музея. Разработанный алгоритм может применяться для решения широкого круга практических задач, включая обработку и анализ аэрофотоснимков.
- Ключевые слова
- измерение текстурных характеристик изображений комбинирование изображений спектр Фурье направленное освещение изображения произведений живописи атрибуция произведений живописи тканая основа изображение холста плотность холста
- Дата публикации
- 11.11.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 21
Библиография
- 1. Mishra D., Palkar B. Image Fusion Techniques: A Review // International J. Computer Applications. 2015. V. 130. № 9. P. 7–13. https://doi.org/10.5120/jica2015907084
- 2. Ramarao G., Bindu C.H., Murthi T.S.N., Kumar D.R.S., Kumar S.S. A Critical Review of Image Fusion Methods // MSEA. 2021. V. 70. № 2. P. 320–335.
- 3. Klein A.G., Johnson D.H., Sethares W.A., Lee H., Johnson C.R., Hendriks E. Algorithms for Old Master Painting Canvas Thread Counting from X-rays // 42nd Asilomar Conf. on Signals, Systems and Computers. Pacific Grove, 2008. P. 1229–1233.
- 4. Johnson D.H., Johnson C.R., Klein A.G., Sethares W.A., Lee H., Hendriks E. A Thread Counting Algorithm for Art Forensics // 13th IEEE Digital Signal Processing Workshop and 5th IEEE Signal Processing Education Workshop. IEEE, 2009. P. 679–684.
- 5. Мазина А.Я. Исследование холстов русских художников XIX–XX веков // XII Научн. конф. "Экспертиза и атрибуция произведений изобразительного и декоративно-прикладного искусства". М.: Магнум Арс, 2009. С. 131–135.
- 6. Johnson D.H., Johnson C.R.Jr., Erdmann R.G. Weave Analysis of Paintings on Canvas from Radiographs // Signal Processing. 2013. V. 93. № 3. P. 527–540.
- 7. Van der Maaten L., Erdmann R.G. Automatic Thread-level Canvas Analysis: A Machine-learning Approach to Analyzing the Canvas of Paintings // IEEE Signal Processing Magazine. 2015. V. 32. № 4. P. 38–45.
- 8. Pan R., Gao W., Li Z., Gou J., Zhang J., Zhu D. Measuring Thread Densities of Woven Fabric Using the Fourier Transform // Fibres & Textiles in Eastern Europe. 2015. V. 23. P. 35–40.
- 9. Aldemir E., Ozdemir H., Sari Z. An Improved Gray Line Profile Method to Inspect the Warp—weft Density of Fabrics // J. Textile Institute. 2019. V. 110. № 1. P. 105–116.
- 10. Murashov D.M., Berezin A.V., Ivanova E.Yu. Measuring Parameters of Canvas Texture from Images of Paintings Obtained in Raking Light // J. Physics: Conference Series by IOP Publishing. 2019. V. 1368. 032024. P. 1–11. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1368/3/032024
- 11. Иванова, Е.Ю., Березин А.В., Мурашов Д.М. Особенности процесса создания произведений Ф.С. Рокотова, выявленные с помощью современных методов технико-технологических исследований (на примере произведений из собрания ГИМ) // Ф.С. Рокотов. Собрание Исторического музея. Исследования и реставрация. М.: ГИМ, 2020. С. 134–148.
- 12. Murashov D.M., Berezin A.V., Ivanova E.Y. Algorithms Based on Maximization of the Mutual Information for Measuring Parameters of Canvas Texture from Images // ICPR 2020 Workshops / Ed. A. Del Bimbo. Lecture Notes in Computer Science. Springer Nature Switzerland AG, 2021. V. 12665. P. 77–89. https://doi.org/10.1007/978-3-030-68821-9_7
- 13. Руднева Л.Ю. Коллекция портретов Ф.С. Рокотова в собрании Государственного исторического музея. Каталог произведений // Ф.С. Рокотов. Собрание Исторического музея. Исследования и реставрация. М.: ГИМ, 2020. С. 4–77.
- 14. Yang H., Lu J., Brown W.P., Daubechies I., Ying L. Quantitative Canvas Weave Analysis Using 2-D Synchrosqueezed Transforms: Application of Time-frequency Analysis to Art Investigation // IEEE Signal Processing Magazine. 2015. V. 32. № 4. P. 55–63.
- 15. Soille P. Morphological Image Analysis: Principles and Applications. Berlin: Springer Science & Business Media, 2013. 392 p.
