Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloColor segmentation and neural networks for automatic graphic relief of the state of conservation of artworks
Anno di pubblicazione2020
Formato-
Autore/iAmura A.; Tonazzini A.; Salerno E.; Pagnotta S.; Palleschi V.
Affiliazioni autoriDepartment of Pure and Applied Sciences, University of Urbino Carlo Bo, Urbino, Italy; CNR-ISTI, Pisa, Italy; CNR-ISTI, Pisa, Italy; CNR-ICCOM, Pisa, Italy; CNR-ICCOM, Pisa, Italy
Autori CNR e affiliazioni
  • STEFANO PAGNOTTA
  • EMANUELE SALERNO
  • ANNA TONAZZINI
  • VINCENZO PALLESCHI
Lingua/e
  • inglese
AbstractThis paper proposes a semi-automated methodology based on a sequence of analysis processes performed on multispectral images of artworks and aimed at the extraction of vector maps regarding their state of conservation. The graphic relief of the artwork represents the main instrument of communication and synthesis of information and data acquired on cultural heritage during restoration. Despite the widespread use of informatics tools, currently, these operations are still extremely subjective and require high execution times and costs. In some cases, manual execution is particularly complicated and almost impossible to carry out. The methodology proposed here allows supervised, partial automation of these procedures avoids approximations and drastically reduces the work times, as it makes a vector drawing by extracting the areas directly from the raster images. We propose a procedure for color segmentation based on principal/independent component analysis (PCA/ICA) and SOM neural networks and, as a case study, present the results obtained on a set of multispectral reproductions of a painting on canvas.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da7
Pagine a15
Pagine totali-
RivistaCultura e scienza del colore
Attiva dal 2014
Editore: Gruppo del Colore - Associazione Italiana Colore - Italia
Paese di pubblicazione: Italia
Lingua: italiano
ISSN: 2384-9568
Titolo chiave: Cultura e scienza del colore
Numero volume della rivista12
Fascicolo della rivista2
DOI10.23738/CCSJ.120201
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)-
Parole chiaveMultispectral images, Segmentation algorithms, Image analysis, Shape representation and analysis, Cultural heritage, Raster to vector, Neural networks
Link (URL, URI)http://jcolore.gruppodelcolore.it/ojs/index.php/CCSJ/article/view/CCSJ.120201
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione17/05/2020
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ICCOM — Istituto di chimica dei composti organo metallici
  • ISTI — Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione "Alessandro Faedo"
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • DIT.AD016.015.001 : CURIOSITY DRIVEN - Laboratorio SI, MORONI - ISTI
Progetti Europei-
Allegati
Amura_CCSJ_2020.pdf
Descrizione: Versione pubblicata
Tipo documento: application/pdf