Fiat Lux

Mission pour l’interdisciplinarité
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Fusion d’ImAgerie et suivi Temporel pour L’étude de peintUres à géométrie compleXe
Livio de Luca (MAP), Jean-Marc Vallet (CICRP)
Journée de restitution du défi Imag’IN
24 et 25 février 2016
CNRS, campus Gérard-Mégie, Paris
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Fusion d’ImAgerie et suivi Temporel pour L’étude de peintUres à géométrie compleXe
Introduction
• LeprojetFiatLuxviseàarticulerdescompétencesenanalyse
ettraitementd’images,physiquedesrayonnements,physicochimiedesmatériauxetspatialisation3Dd’informations,
autourdeladocumentationnumériquepourlaconservation
despeinturesdupatrimoine.
• Relationobservation/matière/forme
• Approchemulti-échelle,multi-temporelle,multi-spectrale
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Consortium
• LeMAP(Modèlesetsimulationspourl’ArchitectureetlePatrimoine)deMarseille,UMR3495CNRS/MCC,surlesaspectsde
protocolesd’acquisitionsmulti-capteurs,miseencohérencegéométriqueetstructurationd’informationshétérogènes.
• L’ENSG(EcoleNationaledesSciencesGéographiques)deParis,pourlesaspectsdecalibrationetorientationdescapteurs,d’analyse
ettraitementd’imagesetplusspécifiquementcellesliéesàlareconstructiongéométrique3Dàpartird’images(photogrammétrie
multi-vues)ainsiquepourlamiseencorrespondancegéométriqued’étatstemporels.
• LeLE2I(LaboratoireÉlectronique,InformatiqueetImage)deDijon,UMR6306CNRS/UB/ArtsetMétiers/AgroSup,pourlesaspects
demesuredelaréflectancedanssacomposanteangulaireainsiquepourlareconstructiongéométriquedesmicrostructuresetla
caractérisationdelamicro-géométriedessurfaces.
• LeCICRP(CentreInterdisciplinairedeConservationetRestaurationduPatrimoine)deMarseille,encoursdeconventionnement
avecl’UMR3495MAP,pourlesaspectsdeconservationetderestaurationdespeintures,leuranalyseetleurdocumentation
scientifique(imageriescientifiqueetthermographieinfrarouge)etl’interprétationdesdonnéesissuesdelafusion.
• LeLAMS(Laboratoired’ArchéologieMoléculaireetStructurale)deParis,UMR8220CNRS-UPMC,pourlesaspectsmesureset
analyseshyperspectrales,microdiffractiondesrayonsXportables.
• LeLRMH(LaboratoiredeRecherchedesMonumentsHistoriques),USR3224CNRS/MCC/MNHN,deChamps-sur-Marne,pourla
mesureetanalyseLIBS,lesaspectsdeconservationetderestaurationdespeinturesmurales.
• VialeMAP,leconsortiumbénéficierad’unecollaborationavecleCNR-ISTIàPise(MatteoDellepianeetRobertoScopigno),pour
toutcequiestvisualisationetinteractiondesreprésentations3D.
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Contexte
• Conservationdespeinturesmuralesetpeinturessurbois:Desdégradations
complexes
⇒ Surface
⇒ Relationintra/intercouches
⇒ Rôledusupport
Photo:CICRP-S.Boularand
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Contexte
• Conservationdespeinturesmuralesetpeinturessurbois:Desdégradations
complexes
⇒ Surface
⇒ Relationintra/intercouches
Déformations
desurface
⇒ Rôledusupport
Image:MAP-A.Pamart/E.Ga^et
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Contexte
• Conservationdespeinturesmuralesetpeinturessurbois:Desdégradations
complexes
⇒ Surface
⇒ Relationintra/intercouches
Déformations
desurface
⇒ Rôledusupport
souventmalcomprisesoumaltraitées
(restaurationsanciennesplusoumoinsefficaces)
Photo:CICRP-E.Hubert
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Contexte
• Conservationdespeinturesmuralesetpeinturessurbois:Desdégradations
complexes
⇒ Surface
⇒ Relationintra/intercouches
Déformations
desurface
⇒ Rôledusupport
souventmalcomprisesoumaltraitées
(restaurationsanciennesplusoumoinsefficaces)
• Caractèreuniqueetprécieuxd’uneœuvre
Photo:CICRP-N.Bouillon
⇒ minimiserlenombreetlatailledesprélèvements
⇒ Minimiserl’utilisationderayonnementssusceptiblesdeconduireàdes
dégradations(UV,chaleurproduiteparéclairage…)
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Developper différentes techniques d’analyse spatialisée
•
•
•
combinerdesapprochesspécifiquespermettantenparticulier,
uneapprochephysicochimiquedesmatériaux,
unechronologierelative
Unecaractérisationetunsuividesdéformationsliéesà
développementdedégradations.
Caractérisationdesmatériaux:
• Imageriescientifique
• Analysessurprélèvements
• SpectroscopiedefluorescenceX
• Camérahyperspectralevisible-IR/SWIR
• LIBS(enprofondeur)
Photo:CICRP-O.Guillon
Photo:
CICRP-O.Guillon
Modélisationspatiale:
• Orthophotographie
• BRDF,RTI
• Thermographieinfrarougestimulée
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Objectifs
- fusionnerdesimagesetdesinformationsproduitespardiverses
techniquesanalytiquesdeterrain
- rendrepossibleleurspatialisationdecesinformations
- Permettrelesuivideleurévolutiondansletemps
- morphologiedepanneauxdepeinturessurbois,depeinturesmurales
- donnéessurlesmatériaux(nature,localisationdanslescouches
picturales…)
- Intégreruneapprochemulti-échelle(ducentimètreaumicromètre)des
donnéescombinées
- s’appuyersurunréférentielgéométriquecommun
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Objets d’étude
• RetabledeVenasque,SaintPierreentourédeSaintMauriceetSainteMarthe(peinture
surbois;182x249cm;Écoled’Avignon,XVeSiècle,MuséeduPetitPalais,Avignon(dépôtdumuséeCalvet))
Problématiques:
-
Miseenévidencedelatechniqueoriginale
Panneaudéformé,àfortsreliefs
Naturedesdégradations(couche
picturalesetsousjacente)
Extensiondecesdégradations
Caractèreactifdecertainesdégradations
(enparticuliermécaniques)
Mécanismesdedégradations
Photo:CICRP-O.Guillon
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Photo:CICRP-E.Hubert
Objets d’étude
• RetabledelaTrinité
(peinturesurbois;373x224cm;Écolecatalane,attribuéaumaîtredeCanapost,XVesiècle,daté1489,Musée
HyacintheRigaud,Perpignan)
Problématiques:
Toiledetissageencolléesurbois
Petitset«micro»reliefs
Fissuresduesàdescontraintesmécaniques(traverses)
Multiplesdégradations(desrepeintsparfoissuperposés)
Desrepeintspeut-êtredébordantssurmastics?
Couchenoirederepeint(surazuritelacunaire)
Desretouchessurladorure(bronzineoufeuilledecuivre)
Plusieursgénérationsdemastics
Desrestesdevernisanciensetaltérés,decireetc.
Caractèreactifdecertainesdégradations
(enparticuliermécaniques;liéauformatetsastructure)
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Activités de la premiere année
•
•
•
•
Juin2015:débutduprojet
Achatdematériel
Collectedesdonnéessurlesœuvresenrestauration(photodocumentationdontimagerie
scientifique,résultatsprélèvementsetanalysesparspectroscopiedefluorescenceX,
collectesinformationsdocumentairesetobservationsdesrestaurateursencoursdeleur
intervention)
Finaoût2015:Autorisationdetravailsurlesœuvresenrestauration
Novembre2015:acquisitionsdedonnéeshyperspectrale/SWIR
Décembre2015:acquisitionsLIBS,photogrammétrie
Janvier2016:acquisitionsRTI
•
1ersrésultatsfusions:différentscapteurs
•
•
•
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Premieres fusions
•
modèlesgéométriquesdescapteurs/orientationinterneetexterne
angledechamp
distorsionoptique
translationetorientation
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Premieres fusions
•
transformationsgéométriques:durepèreimageaurepèreobjetetvice-versa
•image
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Premieres fusions
•
transformationgéométriques:durepèreimageaurepèremodèleetvice-versa
• calibrationinterne
•image
• orientationexterne
Image:MAP-A.Pamart
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Référencement spatial par photogrammétrie
Extraction de points homologues (SIFT) + calibration interne / orientation externe 2D/2D (Apero/MicMac)
A/ Photogrammétrie
1/ Globale :
a – HD 45mm (25)
Image:MAP-A.Pamart
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Référencement spatial par photogrammétrie
Extraction de points homologues (SIFT) + calibration interne / orientation externe 2D/2D (Apero/MicMac)
A/ Photogrammétrie
2/ Rapprochée :
a – HD 45mm (25)
Image:MAP-A.Pamart
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Référencement spatial par photogrammétrie
Extraction de points homologues (SIFT) + calibration interne / orientation externe 2D/3D (Apero/MicMac)
A/ Photogrammétrie
2/ Rapprochée :
b – HR 60mm (16)
Image:MAP-A.Pamart
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Référencement spatial par photogrammétrie
Extraction de points homologues (SIFT) + calibration interne / orientation externe 2D/3D (Apero/MicMac)
B/ Réflectance
1/ RTI 60 mm
a - Vue centrale, épipolaire gauche et droite (3x48)
b – Fausse lumière (3) et normal-mapping (3)
Image:MAP-A.Pamart
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Référencement spatial par photogrammétrie
Extraction de points homologues (SIFT) + calibration interne / orientation externe 2D/3D (Apero/MicMac)
C/ Imagerie scientifique
1/ t0 : Avant
restauration
en suivi
de restauration
en suivi de
restauration
2/ t1 : Pendant
restauration
3/ t2 : Après
restauration
en suivi
de restauration
a - 5 zones (ER/ESR/IR/IRF)
t0
t1
t2
Image:MAP-A.Pamart
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Référencement spatial par photogrammétrie
Extraction de points homologues (SIFT) + calibration interne / orientation externe 2D/3D (Apero/MicMac)
C/ Imagerie scientifique
1/ t0 : Avant
restauration
en suivi
de restauration
< détail
t0
Image:MAP-A.Pamart
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Référencement spatial par photogrammétrie
Extraction de points homologues (SIFT) + calibration interne / orientation externe 2D/3D (Apero/MicMac)
z1
C/ Imagerie scientifique
en suivi
de restauration
3/ t2 : Après
restauration
z2
z3
z4
ER
a - 4 zones (ER/ESR/IR/IRF)
ER
ESR
IR
ESR
IRF
IR
t2
Image:MAP-A.Pamart
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Référencement spatial par photogrammétrie
TOTAL /
MultiCapteur = 4
Nikon D5000
Nikon D800E
Nikon D810
Nikon D3X
Sigma Foveon X3
A/ Photogrammétrie (84)
1/ Globale (43) :
a – HD 45mm (25)
b – HR 35mm (18)
2/ Rapprochée (41) :
a – HD 45mm (25)
MultiDimension = 5
35mm (FF)
55mm (APS)
60mm macro (FF)
85mm (FF)
105mm macro (FF)
b – HR 60mm (16)
B/ Réflectance (450)
1/ RTI 60 mm (150)
a - Vue centrale, épipolaire gauche et droite (3x48)
b – Fausse lumière (3) et normal-mapping (3)
MultiTemporel = 3
2/ RTI 85 mm (150)
MultiSpectral = 5
Visible
RTI Fausse lumière
RTI normal mapping
Infrarouge
Infrarouge fausse couleur
3/ RTI 105 mm (150)
C/ Imagerie scientifique (46)
1/ t0 : Avant
restauration
(15)
en suivi
de restauration
2/ t1 : Pendant
(11)
en suivi restauration
de restauration
en suivi
de restauration
3/ t2 : Après
restauration
(20)
a - 5 zones (ER/ESR/IR/IRF) (5x4)
IMAGES = 580
Image:MAP-A.Pamart
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Corrélation photogrammétrique - calcul du nuage de points 3D
PHOTOGRAMMÉTRIE
Matériel :
•
•
Capteur haute résolution (HR) :
•
Nikon D800E
•
Focale 60mm (macro)
•
38 MPX
Capteur haute définition (HD):
•
Sigma Foveon Quattro Dp2
•
Focale 40mm
•
19 MPX
Relevé :
•
•
•
Approche globale
•
HR = 18 photos (35mm)
•
HD = 25 photos (40mm)
Approche détaillée
•
Recouvrement 60%
•
HR = 132 photos (GSD=0,08mm)
•
HD = 215 photos (GSD=0,15mm)
Résultats :
•
390 photos
60 M de points
•
Image:MAP-A.Pamart
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Corrélation photogrammétrique - calcul de la surface
PHOTOGRAMMÉTRIE
Matériel :
•
•
Capteur haute résolution (HR) :
•
Nikon D800E
•
Focale 60mm (macro)
•
38 MPX
Capteur haute définition (HD):
•
Sigma Foveon Quattro Dp2
•
Focale 40mm
•
19 MPX
Relevé :
•
•
•
Photo:CICRP-E.Hubert
Approche globale
•
HR = 18 photos (35mm)
•
HD = 25 photos (40mm)
Approche détaillée
•
Recouvrement 60%
•
HR = 132 photos (GSD=0,08mm)
•
HD = 215 photos (GSD=0,15mm)
Résultats :
•
390 photos
60 M de points
•
Image:MAP-A.Pamart
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Corrélation photogrammétrique - calcul de la surface
Image:MAP-A.Pamart
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Corrélation photogrammétrique - calcul de la surface
Image:MAP-A.Pamart
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Corrélation photogrammétrique - calcul de la surface
Image:MAP-A.Pamart
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Corrélation photogrammétrique - calcul de surface
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Dôme RTI-express (Reflectance Transformation Imaging) _ prototype labo
RÉFLECTANCE
•
•
Image:MAP-A.Pamart/E.Ga^et
Dome RTI-Express
(automatique) :
•
Nikon D800E
•
28mm >>> 105mm
macro
•
48 leds
BRDF multispectrale
(manuel) :
•
Capteur 5MPX (15fps)
•
Xx nm > Xx nm
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Fusion photogrammétrie / RTI
Image:MAP-A.Pamart/E.Ga^et
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Fusion par projection 2Dto3Dto2D
valeurs des couches
indexation
base photogrammétrique
référencement spatial d’images
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Bilan 2015
• Miseencohérencegéométriquedeplusieurscapteurs(intégrantdifférents
rayonnementsdontlevisible),
• Photogrammétrie,imageriescientifique,RTI,étatstemporels>>OK
• Camérahyperspectrale/SWIR/Thermographieinfrarouge>>encours
• Fusiond’imagerieparprojection/propagation2Dto3Dto2D>>encours
Perspectives 2016 - 2017
• lacaractérisationspatialementlocaliséedesmatériauxconstitutifsdes
couchespicturales.
• l’explorationetlesuivitemporeldesinformationsauseinde
représentationsinteractivesmulti-dimensionnelles.
• Correlationdecouchespicturales/couchesd’informations
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www.map.cnrs.fr/fiatlux