論文の概要: Allure of Craquelure: A Variational-Generative Approach to Crack Detection in Paintings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09730v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 12:34:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.534482
• Title: Allure of Craquelure: A Variational-Generative Approach to Crack Detection in Paintings
• Title（参考訳）: クレクルアの耐候性:絵画のき裂検出における変分生成的アプローチ
• Authors: Laura Paul, Holger Rauhut, Martin Burger, Samira Kabri, Tim Roith,
• Abstract要約: 本研究では, き裂検出を逆問題としてモデル化し, 観察された画像を無き裂塗料とき裂成分に分解するハイブリッド手法を提案する。 クラック構造は,マンフォード-シャー型変分関数とそれ以前のクラック構造を併用して取得する。 共同最適化により、絵画のクラック局在のピクセルレベルマップが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.530460925337839
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in imaging technologies, deep learning and numerical performance have enabled non-invasive detailed analysis of artworks, supporting their documentation and conservation. In particular, automated detection of craquelure in digitized paintings is crucial for assessing degradation and guiding restoration, yet remains challenging due to the possibly complex scenery and the visual similarity between cracks and crack-like artistic features such as brush strokes or hair. We propose a hybrid approach that models crack detection as an inverse problem, decomposing an observed image into a crack-free painting and a crack component. A deep generative model is employed as powerful prior for the underlying artwork, while crack structures are captured using a Mumford--Shah-type variational functional together with a crack prior. Joint optimization yields a pixel-level map of crack localizations in the painting.
• Abstract（参考訳）: 近年、画像技術、ディープラーニング、数値性能の進歩により、非侵襲的な芸術作品の詳細な分析が可能となり、その文書化と保存が支援されている。 特に、デジタル絵画におけるクラックルアの自動検出は、劣化を評価し、修復を導く上で重要であるが、複雑な景観と、ブラシストロークや毛髪のようなクラックのような芸術的特徴との視覚的類似性のため、依然として困難である。 本研究では, き裂検出を逆問題としてモデル化し, 観察された画像を無き裂塗料とき裂成分に分解するハイブリッド手法を提案する。 クラック構造は,マンフォード-シャー型変分関数とそれ以前のクラック構造を併用して取得する。 共同最適化により、絵画のクラック局在のピクセルレベルマップが得られる。

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