論文の概要: Virtually Unrolling the Herculaneum Papyri by Diffeomorphic Spiral Fitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04927v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 15:57:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-05 21:11:46.258356
• Title: Virtually Unrolling the Herculaneum Papyri by Diffeomorphic Spiral Fitting
• Title（参考訳）: Diffomorphic Spiral FittingによるHerculaneum Papyriの仮想展開
• Authors: Paul Henderson,
• Abstract要約: ヘラクラネウム・パピルス(Herculaneum Papyri)は、ヴェスウィウス山の有名な噴火によって焼かれたパピルスの文書である。 これらのテキストにアクセスするための解決策は仮想アンロールであり、パピルス表面はスクロールのCTスキャンでデジタル的に追跡される。 そこで本研究では,表面モデルを自動的にCTスキャンに適合させる第1のトップダウン手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.876559402295995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Herculaneum Papyri are a collection of rolled papyrus documents that were charred and buried by the famous eruption of Mount Vesuvius. They promise to contain a wealth of previously unseen Greek and Latin texts, but are extremely fragile and thus most cannot be unrolled physically. A solution to access these texts is virtual unrolling, where the papyrus surface is digitally traced out in a CT scan of the scroll, to create a flattened representation. This tracing is very laborious to do manually in gigavoxel-sized scans, so automated approaches are desirable. We present the first top-down method that automatically fits a surface model to a CT scan of a severely damaged scroll. We take a novel approach that globally fits an explicit parametric model of the deformed scroll to existing neural network predictions of where the rolled papyrus likely passes. Our method guarantees the resulting surface is a single continuous 2D sheet, even passing through regions where the surface is not detectable in the CT scan. We conduct comprehensive experiments on high-resolution CT scans of two scrolls, showing that our approach successfully unrolls large regions, and exceeds the performance of the only existing automated unrolling method suitable for this data.
• Abstract（参考訳）: ヘルクラネウム・パピルス(Herculaneum Papyri)は、ヴェスウィウス山の有名な噴火によって焼かれたパピルスの文書である。 以前は見られなかったギリシア語やラテン語のテキストを豊富に含めることを約束するが、非常に脆弱であり、したがってほとんどは物理的に翻訳されない。 これらのテキストにアクセスするための解決策は仮想アンロールであり、パピルス表面をスクロールのCTスキャンでデジタル的に追跡してフラット化された表現を生成する。 この追跡は、ギガボキセルサイズのスキャンで手動で行うのは非常に困難であるため、自動化アプローチが望ましい。 そこで本研究では,表面モデルを自動的にCTスキャンに適合させる第1のトップダウン手法を提案する。 我々は、変形したスクロールの明示的なパラメトリックモデルと、圧延されたパピルスが通過する可能性のある既存のニューラルネットワーク予測とをグローバルに適合させる新しいアプローチを採っている。 本手法では, 表面がCTスキャンでは検出できない領域を通り抜けることなく, 連続した2Dシートが得られたことを保証している。 我々は2つのスクロールの高分解能CTスキャンに関する総合的な実験を行い、本手法が大域のアンロールに成功したことを示し、このデータに適した既存の自動アンロール法の性能を上回った。

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