論文の概要: Hyperspectral Pigment Analysis of Cultural Heritage Artifacts Using the
Opaque Form of Kubelka-Munk Theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04884v1
- Date: Sun, 11 Apr 2021 00:22:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-13 13:55:58.622673
- Title: Hyperspectral Pigment Analysis of Cultural Heritage Artifacts Using the
Opaque Form of Kubelka-Munk Theory
- Title（参考訳）: クベルカ・ムンク理論の不透明な形態を用いた文化遺産のハイパースペクトル顔料分析
- Authors: Abu Md Niamul Taufique, David W. Messinger
- Abstract要約: 本研究では,中国のセルデンマップにおけるグリーン存在量の分類に,単一定数k-m理論を応用した。
地図のハイパースペクトルデータは、オックスフォード大学のボドリアン図書館で収集され、地図内の顔料および空間分布を推定するために使用することができます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Kubelka-Munk (K-M) theory has been successfully used to estimate pigment
concentrations in the pigment mixtures of modern paintings in spectral imagery.
In this study the single-constant K-M theory has been utilized for the
classification of green pigments in the Selden Map of China, a navigational map
of the South China Sea likely created in the early seventeenth century.
Hyperspectral data of the map was collected at the Bodleian Library, University
of Oxford, and can be used to estimate the pigment diversity, and spatial
distribution, within the map. This work seeks to assess the utility of
analyzing the data in the K/S space from Kubelka-Munk theory, as opposed to the
traditional reflectance domain. We estimate the dimensionality of the data and
extract endmembers in the reflectance domain. Then we perform linear unmixing
to estimate abundances in the K/S space, and following Bai, et al. (2017), we
perform a classification in the abundance space. Finally, due to the lack of
ground truth labels, the classification accuracy was estimated by computing the
mean spectrum of each class as the representative signature of that class, and
calculating the root mean squared error with all the pixels in that class to
create a spatial representation of the error. This highlights both the
magnitude of, and any spatial pattern in, the errors, indicating if a
particular pigment is not well modeled in this approach.
- Abstract（参考訳）: クベルカ・マンク(K-M)理論は、近代絵画の顔料混合物中の色素濃度をスペクトル画像で推定するのに成功している。
本研究では、17世紀初頭に作成されたであろう南シナ海の航海図である中国セルデン地図における緑色顔料の分類に単一定数k-m理論を応用した。
地図の超スペクトルデータはオックスフォード大学のボドリアン図書館で収集され、地図内の顔料の多様性や空間分布を推定するのに使うことができる。
この研究は、伝統的なリフレクタンス領域とは対照的に、K/S空間のデータをクベルカ・マンク理論から解析する有用性を評価することを目的とする。
我々はデータ次元を推定し、反射領域の終端要素を抽出する。
次に, k/s空間における存在量を推定するために線形不混合を行い, bai, et al に追従する。
(2017) では, 多元空間の分類を行う。
最後に、基底真理ラベルの欠如により、各クラスの平均スペクトルをそのクラスの代表的シグネチャとして計算し、そのクラスのすべてのピクセルで根平均二乗誤差を計算して誤差の空間的表現を作成することにより、分類精度を推定した。
これは、この手法で特定の顔料が十分にモデル化されていないかどうかを示す、空間パターンの大きさと誤差の両方を強調している。
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