Un nuevo enfoque para la mejora de murales utilizando MSR CAB y extracción de lagunas de pinturas murales antiguas...

Área de la Ciencia:

• Ciencia de la Conservación del Arte
• Procesamiento Digital de Imágenes
• Aprendizaje Automático para el Patrimonio

Sus antecedentes:

• Las pinturas murales antiguas sufren degradación por factores ambientales y humanos.
• Las lagunas (pérdida de pintura) son indicadores críticos del deterioro de los murales.
• Los métodos de detección existentes a menudo requieren mucha computación, necesitan grandes conjuntos de datos y tienen dificultades con los desafíos específicos del patrimonio.

Objetivo del estudio:

• Introducir un método novedoso, automatizado y de bajos recursos para la extracción de lagunas en pinturas murales antiguas.
• Mejorar la calidad de la imagen de los murales para una mejor evaluación de los daños.
• Proporcionar un enfoque interpretable para la documentación y el monitoreo del patrimonio.

Principales métodos:

• Preprocesamiento de imágenes utilizando Multi-Scale Retinex con ecualización adaptativa del histograma con limitación de contraste (MSR-CAB), mezcla adaptativa y filtrado bilateral.
• Utilización de un clasificador Random Forest para la clasificación píxel a píxel de lagunas.
• Integración de intensidades RGB, varianza local y magnitud del gradiente para la extracción de características.
• Empleo de un modelo Random Forest sensible al costo para abordar el desequilibrio de clases.

Principales resultados:

• El método automatizado demostró alta precisión, exactitud y exhaustividad en la detección de lagunas.
• Los pasos de preprocesamiento mejoraron eficazmente la calidad de la imagen, manejando la poca luz y la iluminación desigual.
• El clasificador Random Forest proporcionó una clasificación robusta píxel a píxel sin estrictas suposiciones de distribución.

Conclusiones:

• El método automatizado de extracción de lagunas desarrollado es eficaz para la documentación y el monitoreo de murales antiguos.
• Este enfoque ofrece una alternativa viable y de bajos recursos a las técnicas de detección existentes para las instituciones patrimoniales.
• El método apoya la planificación de la conservación del patrimonio al proporcionar una evaluación precisa de los daños.