C. Giancristofaro, Ricostruzione fotogrammetrica 3D della “Tomba della Scimmia” (Chiusi, Siena)

TECNOLOGIE OPEN SOURCE PER I BENI

CULTURALI: RILIEVO E MODELLAZIONE 3D,

RESTAURO VIRTUALE, STAMPA 3D

STRUMENTI OPEN SOURCE PER IL

RILIEVO E LA VISUALIZZAZIONE 3D

DELL’IMAGING DIAGNOSTICO

CRISTINA

GIANCRISTOFARO [email protected]

Il caso della

Tomba della Scimmia

della Necropoli di

Poggio Renzo (Chiusi)




LA TOMBA DELLA SCIMMIA

CHIUSI




Problema)che conserva)ve




Intervento di monitoraggio

Ubicazione delle sonde per il

monitoraggio microambientale




ACQUISIZIONE DATI

Canon EOS 500D fotocamera reflex digitale (DSLR)

Sensore CMOS, APS-‐C 15.3 megapixel

CCD: 22.3 x 14.9 mm

q  Set fotografico: riprese ogni circa 15° (ogni elemento campionato presente in almeno 3 immagini)

q  Acquisizione influenzata da: dimensioni ipogeo, caraMerisNche del sito, condizioni di illuminazione (sistema di lampade per evitare zone d’ombra ed elevate disomogeneità cromaNche)

q  900 immagini acquisite (4752 × 3168)




RILIEVO FOTOGRAMMETRICO 3D Python Photogrammetry ToolBox (PPT)

Python Photogrammetry ToolBox (PPT) determina i parametri della camera di ripresa (posizione,

orientamento); ricostruisce una nuvola di punN a bassa densità partendo dal set di immagini importate




RILIEVO FOTOGRAMMETRICO 3D

FEATURE DETECTION




Python Photogrammetry ToolBox (PPT)

DENSE CLOUDS





Operazioni di post-‐processing:

•  Cleaning

•  Alignment

•  Sampling

•  Poisson ReconstrucNon

•  Poisson Model Cleaning

•  Colour TransformaNon

•  Scaling


CloudCompare (Open Source Project)

3D point cloud e mesh processing

so_ware




•  Cleaning

•  Alignement

•  Sampling

•  Poisson ReconstrucNon

•  Poisson Model Cleaning

•  Colour TransformaNon

•  Scaling

MeshLab so_ware di mesh processing e mesh

ediNng

RILIEVO FOTOGRAMMETRICO 3D Operazioni di post-‐processing:




MODELLO 3D FINALE

ATRIO







Frontale




MODELLO 3D FINALE




SISTEMA MICRO-FOTOGRAMMETRICO 3D

Sviluppato da ICVBC – Firenze e Menci So_ware (Arezzo);

Reflex calibrata su barra motorizzata di 260 mm;

Acquisizione di un set di immagini;

Estrazione di una nuvola di punN con accuratezza di circa 50 μm.




SISTEMA MICRO-FOTOGRAMMETRICO 3D




MICRO-FOTOGRAMMETRIA PPT

CONFRONTO




DISTANZA DI HAUSDORFF

Allineamento

1 2

1.0 0.0 0.5 cm




Min 0.0 Max 1.26 Avg 0.34 Med 0.28

StdDev 0.26 Variance 0.0007

DISTANZA DI HAUSDORFF

Distanza di Hausdorff

Allineamento

1 2deviazione geometrica come differenza puntuale tra 2 mesh: 98% della superficie ha deviazione < 1cm, 73% < 0.5cm




INDAGINI DIAGNOSTICHE Imaging mul)spe7rale




Imaging mul)spe7rale Fluorescenza a raggi X

INDAGINI DIAGNOSTICHE




IMAGING MULTISPETTRALE

immagini RGB (visibile)




IR IrRG IrGB

immagini RGB (visibile)





immagini CHROMA D

IR IrRG IrGB





MAPPE COMPOSIZIONALI

Aree con diverso comportamento ok c o d e d o M e d a l l e b a n d e mulNspeMrali raccolte nel visibile e IR.

I d e n N fi c a z i o n e confermata dai relaNvi speMri XRF.




INTEGRAZIONE DIAGNOSTICA – 3D




INTEGRAZIONE DIAGNOSTICA – 3D

argilla

PARETE DI FONDO

CAPIGLIATURA

INCARNATO

ocre rosse (ema)te)

ocre rosse -‐ minio




Conclusioni q  Elevate potenzialità delle tecniche di IMAGE BASED MODELING, integrate a

so_ware OPEN SOURCE, per il rilievo 3D.

q  Ricostruzione 3D con finalità di: documentazione dell'ipogeo; fruizione di un ambiente difficilmente accessibile ad un pubblico più ampio; consenNre studi struMurali, architeMonici e archeologici più approfondiN.

q  Ricostruzione con le tecniche di IBM di dipinN murali con okmi risultaN, comparabili al sistema micro-‐fotogrammetrico commerciale.

q  Imaging mulNspeMrale e XRF: recupero di informazioni importanN per la leggibilità e la comprensione dei dipinN murali.

q  Integrazione diagnosNca -‐ 3D: avvicina il pubblico a indagini scienNfiche che consentono una migliore comprensione dell'opera; aumenta la valenza delle ricostruzioni 3D nel campo del restauro e della conservazione dei beni culturali.




Grazie per l’aMenzione!!!

Quest'opera è distribuita con Licenza Creative Commons Attribuzione - Non

opere derivate 4.0 Internazionale

RingraziamenN: un ringraziamento parNcolare ai

DoM.i V.Palleschi (ICCOM-‐CNR), L.Marras (Art-‐test s.a.s), M.Delle Piane (ISTI-‐CNR), P.Pallecchi e G.Giachi

(Soprintendenza per i Beni Archeologici della Toscana), G.Bigliardi e S.Cappelli (coordinatori del Master in

"Tecnologie Open Source per i Beni Culturali“).

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