Hidden Knowledge: Mathematical Methods for the Extraction of the Fingerprint of Medieval Paper from Digital Images

要約

手作りの製品である中世の紙は、紙に消えない痕跡を残す型で作られています。
このインプリントには、シート上でよく見えるチェーン ライン、レイド ライン、透かしが含まれます。
これらの特徴を抽出することで、紙ストックの識別が可能になり、年代順、ローカリゼーション、書籍や人物の移動に関する情報が得られます。
論文分析の特徴抽出のためのほとんどの計算作業は、これまでのところ放射線写真または透過光画像に焦点を合わせてきました。
これらのイメージング方法は、関心のある機能を明確に視覚化しますが、取得に費用と時間がかかり、小規模な機関には適していません。
ただし、中世の紙の写本の反射光画像は豊富にあり、おそらく安価に入手できます。
本稿では，反射光画像から敷設線と鎖線を検出・抽出するアルゴリズムを提案する．
反射光画像の主な欠点、つまり、ノイズと劣化による線の低コントラスト減衰と強度ジャンプに取り組み、スペクトル全変動分解を採用し、その後の線抽出のための方法を開発します。
私たちの結果は、紙の分析に反射光画像を使用することの実現可能性を明確に示しています。
この作業により、適切な画像がないために分析されていなかった紙原稿の特徴抽出が可能になります。
また、紙の在庫を大規模に識別できるようにします。

要約(オリジナル)

Medieval paper, a handmade product, is made with a mould which leaves an indelible imprint on the sheet of paper. This imprint includes chain lines, laid lines and watermarks which are often visible on the sheet. Extracting these features allows the identification of paper stock and gives information about chronology, localisation and movement of books and people. Most computational work for feature extraction of paper analysis has so far focused on radiography or transmitted light images. While these imaging methods provide clear visualisation for the features of interest, they are expensive and time consuming in their acquisition and not feasible for smaller institutions. However, reflected light images of medieval paper manuscripts are abundant and possibly cheaper in their acquisition. In this paper, we propose algorithms to detect and extract the laid and chain lines from reflected light images. We tackle the main drawback of reflected light images, that is, the low contrast attenuation of lines and intensity jumps due to noise and degradation, by employing the spectral total variation decomposition and develop methods for subsequent line extraction. Our results clearly demonstrate the feasibility of using reflected light images in paper analysis. This work enables the feature extraction for paper manuscripts that have otherwise not been analysed due to a lack of appropriate images. We also open the door for paper stock identification at scale.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google