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Extra
Homenaje a Rodrigo de Balbín Behrmann
2015
ARPI 03 Extra
Homenaje a Rodrigo de Balbín Behrmann
Publicación Extra: 2015 ISSN: 2341-2496 Dirección: Primitiva Bueno Ramírez (UAH) Subdirección: Rosa Barroso (UAH) Consejo editorial: Manuel Alcaraz (Universidad de Alcalá); José Mª Barco (Universidad de Alcalá); Cristina de Juana (Universidad de Alcalá); Mª Ángeles Lancharro (Universidad de Alcalá); Estibaliz Polo (Universidad de Alcalá); Antonio Vázquez (Universidad de Alcalá); Piedad Villanueva (Universidad de Alcalá). Comité Asesor: Rodrigo de Balbín (Prehistoria-UAH); Margarita Vallejo (Historia AntiguaUAH); Lauro Olmo (Arqueología- UAH); Leonor Rocha (Arqueología – Universidade de Évora); Enrique Baquedano (MAR); Luc Laporte (Laboratoire d'Anthropologie, Université de Rennes); Laure Salanova (CNRS). Edición: Área de Prehistoria (UAH)
Foto portada: Peña Somera (J. A. Gómez Barrera)
SUMARIO Editorial 05-12 Semblanza asturiana seguida de un oprobio de la vejez . Limón Delgado, Antonio 13-19 Hacerse humano. Carbonell Roura, Eudald 20-31 Peuplement de l’intérieur de la Péninsule Ibérique pendant le Paléolithique supérieur: où en est-on? Aubry, Thierry 32-43 Arte rupestre en la frontera hispano-portuguesa: cuenca del río Águeda. Reis, Mario; Vazquez Marcos, Carlos 44-55 Ganando altura. Tránsito, explotación y campamento de cazadores-recolectores en los espacios de montaña de la encrucijada vasca. Arrizabalaga, Alvaro; Calvo, Aitor; Domínguez-Ballesteros, Eder; García-Ibaibarriaga, Naroa; IriarteChiapusso, María José 56-72 Los anzuelos de la Cueva de la Canaleja (Romangordo, Cáceres). González Cordero, Antonio; Cerrillo Cuenca, Enrique 73-80 L’art céramique et l’émergence de l’économie agricole. Salanova, Laure 81-95 La nécropole de Barnenez à Plouezoc’h dans le Finistère: le long tumulus nord et son implantation. Cousseau, Florian 96-110 L’intégration de pierres dressées isolées à l’air libre dans les espaces sépulcraux de l’ouest de la France: Le département du Morbihan Gouezin, Philippe 111-118 Les pétroglyphes de la Pierre des Farfadets. Commune du Poiré sur Vie–Vendée (France). Etude d’interprétation provisoire. Benéteau, Gérard 119-132 Algunas reflexiones sobre métodos de realce digital de la imagen en pinturas rupestres. Cerrillo Cuenca, Enrique 133-147 El tiempo y los ritos de los antepasados: La Mina y el Alto del Reinoso, novedades sobre el megalitismo en la Cuenca del Duero . Rojo-Guerra, Manuel; Garrido-Pena, Rafael; Tejedor-Rodríguez, Cristina; García-Martínez de Lagrán, Iñigo; Alt, K.W. 148-163 El megalito pseudohipogeico “Monte Deva III” como representación de la plenitud neolítica en el hinterland de Gijón (Asturias). de Blas Cortina, Miguel Angel 164-179 Ad aeternum. Enterramiento de la Edad del Bronce en Carmona (Sevilla). Belén Deamos, María ; Román Rodríguez, Juan Manuel; Vázquez Paz, Jacobo
180-196 Nuevos datos sobre la secuencia de uso sepulcral de la cueva de Santimamiñe (Kortezubi, Bizkaia). López Quintana, Juan Carlos; Guenaga Lizasu, Amagoia; Etxeberria, Francisco; Herrasti, Lourdes; Martínez de Pancorbo, Marian; Palencia, Leire; Valverde, Laura; Cardoso, Sergio 197-210 Novedades en torno al arte rupestre de Valonsadero (Soria). Gómez-Barrera, Juan A. 211-223 Ces marques qui ne font pas partie du corpus. Hameau, Philippe 224-237 A dos metros bajo tierra. Pensando los yacimientos prehistóricos de hoyos. Márquez-Romero, José Enrique 238-256 The diversity of ideotechnic objects at Perdigões enclosure: a first inventory of items and problems. Valera , Antonio Carlos 257-271 Sobre la cronología de los ídolos-espátula del dolmen de San Martín (Laguardia– Alava). Fernández– Eraso, Javier; Mujika-Alustiza, José Antonio; Fernández– Crespo, Teresa 272-286 La diversidad campaniforme en el mundo funerario. Algunos ejemplos de la cuenca media/alta del Tajo en el interior peninsular. Liesau von Lettow-Vorbeck , Corina; Blasco Bosqued, Concepción 287-305 El Yacimiento romano de la Ermita de San Bartolomé (Atalaya del Cañavate, Cuenca). López, José Polo; Valenciano Prieto, Mª del Carmen 306-319 De un largo “tiempo perdido” en la reconstrucción de la Prehistoria canaria a una rápida construcción de su protohistoria. González-Antón, Rafael; del Arco Aguilar, Carmen 320-333 Manifestaciones rupestres protohistóricas de la isla de Lanzarote en un contexto doméstico: el sitio de Buenavista (Teguise). Atoche Peña, Pablo; Ramírez Rodríguez , Mª Ángeles 334-356 Décorations et représentations symboliques sur les mégalithes du Sénégal et de Gambie. Laporte, Luc; Delvoye, Adrien; Bocoum, Hamady; Cros, Jean‐Paul; Djouad, Sélim;Thiam, Djibi 357-370 Breves notas en torno a unos grabados de armas metálicas de influencia atlásica en las tierras del Tiris, al SE del Sahara Occidental. Sáenz de Buruaga, Andoni 371-387 La figura humana en el arte rupestre en el sur del Valle Calchaquí (Salta, Argentina). Ledesma, Rosanna
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ALGUNAS REFLEXIONES SOBRE MÉTODOS DE REALCE DIGITAL DE LA IMAGEN EN PINTURAS RUPESTRES Enrique Cerrillo Cuenca (1)
Resumen En el presente artículo realizamos un repaso por las técnicas de realce digital de pinturas rupestres, tanto de algoritmos y soluciones aplicadas por nosotros mismos como de otras que ya cuentan con un cierto recorrido en la literatura. Quizás es el momento óptimo, ya que nos encontramos ante un incremento de los trabajos que adoptan técnicas digitales para la documentación de arte rupestre. Pretendemos ofrecer una actualización de los métodos publicados con breves comentarios, así como una serie de reflexiones finales que apuntan algunas posibles tendencias de evolución de las técnicas. Palabras clave: Arte rupestre, Imagen Digital, Algoritmos de decorrelación, Análisis de Componentes Principales, Clasificación de la información digital
Abstract In this paper we do a review about the techniques of digital enhancement of paintings in rock art considering algorithms and solutions applied by ourselves as well as others that have been published during the last years. Nowadays is perhaps an optimum time to do such a review, since the number of research papers on the application of digital techniques for rock art documentation has increased. We intend to offer an actualization of the methods with brief comments as well as some thoughts that point out future methodological developments. Keywords: Rock art, Digital Image, Decorrelation algorithms, Principal Components Analysis, Classification of digital information
(1)
Doctor en Prehistoria.
[email protected]
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completamente digital (Bueno et al. 2014; Bueno 1.- INTRODUCCIÓN
et al. 2015). Aunque con distintos grados de implicación, esta ha sido la evolución natural de muchos
He creído que un homenaje a un extraor-
de los equipos que centran su investigación en la
dinario fotógrafo era quizás el momento oportuno
documentación del arte rupestre. En nuestro caso
para realizar un recorrido por los métodos de real-
(Cerrillo et al. 2014) ese progreso sigue un camino
ce de la imagen digital en arte rupestre. No obs-
distinto, aunque ya recorrido por otros antes que
tante, escribir sobre arte rupestre en un homenaje
nosotros (Vicent et al. 1996), y que parte en la apli-
al Prof. Balbín puede resultar pretencioso, sobre
cación de técnicas de teledetección para el análisis
todo por ser un campo en el que soy un completo
arqueológico del territorio y acaba con su aplica-
advenedizo. Estoy seguro de que el Prof. Balbín
ción en imágenes de pinturas rupestres, teniendo
sabrá perdonar mi atrevimiento si acepta recono-
como denominador común el uso de la imagen
cer que el portentoso despliegue de medios foto-
digital.
gráficos que orquesta en cada campaña de documentación de arte rupestre es responsable de mi
Por otra parte, en los últimos tiempos -
admiración y en parte de una vocación tardía y
meses, podríamos decir con propiedad- hemos
nada programada. La documentación fotográfica
asistido, precisamente en España a una prolifera-
estaba tan presente en cada una de las campañas
ción de trabajos de corte muy metodológico que
que compartí con la Universidad de Alcalá que re-
plantean métodos de realce de pinturas basados
cuerdo los packs de película Ektachrome minucio-
en un tratamiento estadístico de la imagen
samente amontonados en el frigorífico, hasta que
(Domingo et al. 2015; Cerrillo y Sepúlveda 2015;
finalmente cedieron su espacio al avituallamiento
Rogerio-Candelera 2015; Ruiz y Pereira 2014). Nos
de campo. Era la década de 2000 y el momento de
encontramos por tanto en un momento en el que
la irrevocable aparición de la fotografía digital.
las técnicas digitales de documentación se han
Para los prófugos forzados de los cuartos de reve-
formalizado con aportaciones relevantes. Resulta
lado, como quien escribe, asistir a la desaparición
imprescindible recurrir a estas nuevas técnicas
de la película no fue del todo agradable, pero me-
para realizar una lectura lo más completa posible
diados tantos años parece trivial enumerar las ven-
de los soportes pintados, cuya utilización se pre-
tajas del soporte digital, aún siendo una de ellas la
senta como la garantía de un trabajo exhaustivo.
documentación digital del arte rupestre.
Por tanto, predecir que en un futuro la imagen digital se instaurará en el arte rupestre es decir bien
Durante los últimos años el equipo del Área de Prehistoria de la Universidad de Alcalá ha
poco, y lo relevante sería quizás aventurar cuáles serán los próximos pasos.
continuado una línea de trabajo de documentación de arte en diferentes soportes (Bueno y Balbín
Finalmente, debemos señalar que hemos
1992; Bueno et al. 2012) que se ha transformado
centrado los ejemplos que acompañan al texto en
con el tiempo en un flujo de trabajo muy efectivo y
una única estación de arte rupestre postpaleolítica,
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Arroyo Estanque (Figura 1), documentada en nues-
quizás poco precisa. En la práctica puede propo-
tros trabajos en Extremadura (Cerrillo 2011), que si
nerse una primera división en técnicas de docu-
bien fue objeto de un primer análisis (Cerrillo et al.
mentación geométrica, de realce (decorrelación,
2014), no ha gozado de toda la aplicación de otras
dicho con propiedad) y de clasificación.
técnicas publicadas con posterioridad y de otras que continuamos desarrollando.
La restitución fotogramétrica, y específicamente el denominado Structure from Motion, es una de estas técnicas de documentación geométrica, cuyo objetivo es extraer información numérica de la superficie los paneles pintados a partir de puntos homólogos en series de imágenes. La popularización de estos métodos en Arqueología es hoy una realidad (De Reu et al. 2013). La restitución fotográmetrica digital puede realizarse hoy en día a partir de una amplia gama de aplicaciones
Fig.1. Orto-imagen empleada para ejemplificar los métodos presentados en el texto. Procede del abrigo de Arroyo Estanque (Garrovillas de Alconétar, Cáceres)
informáticas, algunas de ellas gratuitas, que cada vez ofrecen más precisión y una mayor densidad de observaciones (puntos) de las superficies de los paneles. Aunque los métodos de restitución digital
2. UNA CLASIFICACIÓN DE LAS TÉCNICAS DIGI‐ TALES Conviene comenzar nuestra reflexión con una obviedad, y es que no hay ni habrá un método definitivo en la documentación digital del arte rupestre, aunque sí algunas recomendaciones básicas que diversos autores coinciden en apuntar en relación a las técnicas de registro. No menos im-
son bastante asequibles y simples de usar, lo cierto es que requieren de un cierto conocimiento técnico para obtener productos precisos, lo que no siempre se tiene en cuenta en Arqueología (Green et al. 2014). Y resulta esencial, porque variables como la resolución del modelo o el tipo de interpolación empleado tiene su efecto final en la representación final del calco.
portante es dejar constancia que lo que entendemos por “documentación digital de arte rupestre” engloba en realidad un conjunto de técnicas que lo único que tienen en común es que la captura de la información se realiza a partir de sensores electrónicos, los de las propias cámaras. Casi todas ellas pueden englobarse bajo la denominación genérica de “visión computacional”, campo que se encarga de la extracción de información a partir de la imagen, empleando una definición muy genérica y
Una de las posibilidades que facilita la restitución fotogramétrica es la representación tridimensional de la superficie de las pinturas. Este es desde luego un campo en el que el arte rupestre se beneficia de una forma de registro geométrica que es común a cualquier otro ámbito de la documentación del patrimonio cultural, y obviamos aquí toda una fructífera lista de referencias bibliográficas. En el arte rupestre el contar con modelos
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tridimensionales facilita enormemente el poder
se logra gracias a software específico y tratando
analizar visualmente el soporte pintado desde
de encontrar puntos comunes entre el modelo
perspectivas visuales distintas (Domingo et al.
geométrico y la imagen (Cerrillo et al. 2014). Como
2013), lo que sin duda contribuye a comprender la
es lógico, ambos métodos presentan sus ventajas
propia estructura de la composición.
e inconvenientes. Una proyección deficiente de una imagen ya tratada puede conllevar importan-
No es desde luego el tema principal en el
tes deformaciones, especialmente si la superficie
que queremos centrar esta contribución, pero sí
de la pared restituida presenta irregularidades
conviene apuntar que es una parte esencial en la
muy marcadas. Esta circunstancia se salva en par-
documentación digital del arte rupestre, dado que
te al trabajar ya con orto-imágenes obtenidas a
a partir de los modelos geométricos se logra un
partir del modelo, aunque cuentan con el inconve-
escalado eficiente de las imágenes originales, me-
niente
diante dos soluciones: la proyección o la orto-
“estáticas” del soporte pintado: una vez que he-
rectificación. Mediante la orto-rectificación pode-
mos procesado la orto-imagen no podemos alterar
mos transformar la imagen fotográfica original
ya la perspectiva. Pese a ello, mediante la proyec-
(Linder 2009) para eliminar las distorsiones debi-
ción estamos ya trabajando directamente con un
das al tipo de lente empleada (distancia focal y
producto que tiene garantías de representación
distorsiones radiales y tangenciales de la lente),
planimétrica. Aún así existen otros métodos, no
pero además logramos corregir y homegeneizar el
suficientemente explorados, que consistirían en
factor de escala con que se representa cada píxel
formar una orto-imagen a partir de imágenes ya
de la imagen. Con ello estaríamos produciendo
realzadas, que son introducidas en el software
imágenes escaladas que, en combinación con las
fotogramétrico manteniendo sus cualidades origi-
técnicas de realce digital de la imagen, nos permi-
nales (tamaño en píxeles, sobre todo). Sin embar-
ten obtener productos definitivos (Cerrillo y Sepúl-
go, para una adecuada representación es necesa-
veda 2015). Cabe preguntarse si la restitución es
rio que realce sea todo lo homogéneo posible en
siempre necesaria en la documentación y realce
las fotografías, lo que dependiendo del método no
digital de paneles rupestres, y la respuesta es que
siempre resulta posible.
principal
de
producir
perspectivas
en la mayoría de los supuestos sí lo es. De lo contrario únicamente estaríamos realzando fotografías, que aunque puedan tener una función docu-
3. MÉTODOS DE REALCE Y CLASIFICACIÓN DIGITAL DE LA IMAGEN
mental de interés, no estarían beneficiándose de las posibilidades de una representación convencional, fundamentalmente un escalado preciso.
La aplicación de métodos de realce está orientada a revelar pigmentos en la imagen que no son perceptibles a “ojo desnudo”, a menudo por-
En el caso de la proyección el procedimiento consiste en “mapear” directamente la imagen sobre la superficie de un modelo digital, lo que
que la degradación del pigmento o del soporte ha terminado por lavar la mayor parte de la pintura. En cuanto al realce digital de la imagen en arte
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rupestre existen hoy en día al menos tres tipos de
terpretación del arte rupestre con medios digitales.
aproximaciones: 1) el empleo de aplicaciones foto-
Sin embargo, aunque el método es realmente útil,
gráficas de escritorio para realzar las pinturas de
no es menos cierto que confiar la documentación
una forma supervisada, aunque casi siempre tenta-
integral de paneles pintados a esta aplicación no es
tiva, 2) DStretch, como aplicación específica para el
del todo práctico. Son varias las razones, pero qui-
realce digital en arte rupestre, y 3) lo que podría-
zás la más importante de todas ellas es que bastan-
mos denominar “técnicas avanzadas”, generalmen-
tes problemas de reconocimiento de los pigmentos
te basadas en la aplicación de procedimientos esta-
pueden solucionarse con una adecuada exposición
dísticos a la imagen. Cualquiera de estas aproxima-
e iluminación del soporte que queramos documen-
ciones puede ofrecer resultados de interés, aunque
tar. En este sentido una correcta estrategia a la
conviene elegirlas y adaptarlas las necesidades y la
hora de fotografiar los soportes puede ser incluso
complejidad del trabajo a realizar. Por otra parte,
más productiva que la aplicación masiva de
existe una verdadera desconexión entre la comple-
DStretch al conjunto de fotografías.
jidad de los métodos empleados y los resultados finales, por lo que la adquisición de un buen méto-
Entre las recomendaciones más básicas
do de trabajo puede requerir de algunos ensayos.
está la de emplear el formato nativo de la cámara
En ocasiones, un simple retoque fotográfico con
para almacenar las imágenes, no sólo porque care-
una aplicación de escritorio puede ofrecer más in-
ce de compresión y facilita una mayor nitidez de la
formación visual que un método implementado
imagen, sino porque es capaz de almacenar la in-
bajo unas determinadas premisas estadísticas. Un
formación digital del sensor con una mayor profun-
ajuste de niveles o un incremento de la saturación y
didad de color, normalmente 16 bits. Con esta pro-
el contraste pueden resolver bastantes de los pro-
fundidad de color es factible corregir la exposición,
blemas de realce.
en caso de que sea defectuosa, aparte de contar con un rango tonal más amplio que una imagen en
Nos centraremos esencialmente en lo que
formato JPEG obtenida directamente desde la cá-
hemos denominado “técnicas avanzadas”, tanto
mara. Bien es cierto que la conversión del formato
las de realce como las de clasificación, consideran-
nativo RAW a uno estándar (TIFF, PNG, JPEG) es
do que DStretch está en una especie de “situación
necesaria para iniciar el tratamiento de la imagen,
liminal”, que lo sitúa entre la facilidad de uso para
si bien ese proceso puede controlarse de una forma
usuarios no expertos (Le Quellec et al. 2015), pero
pormenorizada y precisa con aplicaciones gratuitas
que al mismo tiempo hace uso de una de estas téc-
como DCRAW.
nicas de tratamiento estadístico de la imagen. Pero hay una razón más para desaconsejar el uso de DStretch, al menos en cuanto a una apli-
3.1. Métodos de realce estadísticos La popularización de DStretch (Harman 2008; LeQuellec et al. 2015) ha supuesto un impacto bastante positivo sobre la documentación e in-
cación razonablemente científica, y es la opacidad de los métodos que emplea para efectuar el realzado de la imagen. En la práctica arqueológica, como
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en cualquier otra disciplina científica, la elección
imágenes no es popular o presenta dificultades de
de una determinada técnica debe contar con unas
uso. Puede encontrarse en algunos programas de
garantías mínimas en cuanto al conocimiento de
teledetección, pero además en programas de tra-
los métodos que se aplican, y en este sentido, la
tamiento científico de la imagen, como Hypercube
información ofrecida sobre los métodos aplicados
o ImageJ, ambos gratuitos.
en DStretch no es del todo explícita. Este software se basa esencialmente en el algoritmo Decorrela-
En el caso de las imágenes fotográficas
tion Stretch, diseñado inicialmente para el realce
las series que utiliza este procedimiento estadísti-
de imágenes de satélite (Gillespie et al. 1986), sin
co son los canales de una imagen en color. Como
embargo del mismo algoritmo existen varias ver-
es sabido, una imagen digital esta estructurada en
siones (Alley 1996, Campbell 1996) que producen
tres canales, que representan el rojo, verde y azul,
resultados finales distintos.
y cuya combinación permite la visión de la imagen en color. Esos mismos canales son tratados me-
En la base del algoritmo Decorrelation
diante este procedimiento estadístico para obte-
Stretch, como de otras que aquí comentaremos,
ner nuevos componentes que resulten significati-
está el PCA (Análisis de Componentes Principales,
vos y que puedan ofrecer información visual sobre
por sus siglas en inglés). El PCA es una técnica es-
pinturas rupestres. La tabla 1 muestra la correla-
tadística que permite la translación de series de
ción existente entre los canales de la imagen para
datos con un importante grado de correlación a
la Figura 1.
otro nuevo espacio donde los nuevos datos han sufrido ya una decorrelación, si bien están linealmente relacionados con las originales (Chuvieco
Rojo Verde Azul
2008).
Rojo 1
Verde 0,9856
Azul 0,9301
0,9856
1
0,9708
0,9301
0,9708
1
Tras el cálculo de la matriz de covarianza, cada nuevo componente se logra multiplicando los autovectores por cada uno de las series de datos originales. El PCA ha sido aplicado con relativa
Tabla 1. Matriz de correlación de canales de la imagen de la figura 1, donde se observa la alta correlación entre cada uno de los canales de la imagen, lo que justificaría el uso de técnicas de decorrelación de la información.
frecuencia en Arqueología para el tratamiento de
El PCA devuelve la información en com-
distintos tipos de datos, pueden consultarse ejem-
ponentes, normalmente tantos como series de
plos en el ya clásico manual de Shennan (1992). Su
datos de entrada (número de canales en el caso de
uso en la documentación de arte rupestre también
la imagen). Estos componentes pueden ser visuali-
tiene bastante recorrido (Vicent et al. 1996; Roge-
zados como imágenes en escala de grises, trans-
rio-Candelera 2015; Cerrillo Cuenca et al. 2014),
formación que la mayor parte de los programas de
aunque sorprendentemente su aplicación no es
análisis de la imagen hacen de forma automática.
tan popular como efectiva. Una razón puede ser
Una particularidad es que mediante los autovalo-
que el software disponible para realizar un PCA en
res podemos conocer el porcentaje de información
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original que condensa cada nuevo componente (ver tabla 2). En arte rupestre, la información sobre los pigmentos tiende a recogerse normalmente en el tercer componente, aunque no es extraño que el segundo también condense algo de información (Rogerio-Candelera et al. 2011). En el tercer componente la información suele encontrarse en porcentajes muy bajos, por debajo del 3%, aunque esto dependerá también de la extensión que la superficie pintada ocupa en la imagen y de factores cromáticos y de preservación. Un ejemplo de ex-
Fig.2. Visualización en escala de grises del tercer componente la imagen de la Figura 1. Para una visualización más adecuada se ha invertido la imagen y se han ajustado los niveles manualmente.
tracción del tercer componente puede verse en la figura 2. El PCA puede ser especialmente útil en el
transformación del tercer componente en imagen
caso de pinturas rupestres de tintas planas y un
puede sacrificarse algo de nitidez, lo cual es perfec-
solo color, donde es fácil separar en la representa-
tamente normal. Dado que muchas de las técnicas
ción del tercer componente directamente la zona
descritas emplean el PCA es necesario también
pintada. En ocasiones (Rogerio-Candelera et al.
considerar que la documentación fotográfica debe
2011) puede realizarse una nueva composición en
realizarse tratando de evitar grandes contrastes
color empleando las imágenes derivadas del se-
cromáticos, como por ejemplo incluir elementos
gundo y tercer componente, que logran un mayor
del paisaje o escalas, pues el procedimiento parece
resalte de las áreas pintadas.
arrojar mejores resultados cuando la imagen es tonalmente más homogénea.
Componente 1 Componente 2 Componente 3
Autovalores 4275,888
Varianza explicada 97,504
3.2. Decorrelation Stretch
102,915
2,347
pleado por DStretch, si bien éste último software
6,546
0,149
parece realizar transformaciones posteriores del
Decorrelation Stretch es el algoritmo em-
espacio de color, para las que no existe una docu-
Tabla 2. Autovalores y porcentaje de varianza explicada de la imagen de la figura 1. El componente 3, que contiene las pinturas, apenas representa un 0,15% del total de la información en el nuevo espacio.
mentación clara. “Decorrelation Stretch” podría traducirse al español como “expansión de la decorrelación”, es decir maximizar los datos de la decorrelación para que ocupen la totalidad de valores
Mediante el PCA la visualización de pigmentos ocultos es factible, lo que en muchas ocasiones nos ayudaría a prescindir de algoritmos más complejos, como el Decorrelation Stretch. Una desventaja del PCA es que en ocasiones durante la
de la imagen. Se basa en la aplicación del PCA, y por tanto en una transformación lineal de los canales. Una diferencia sustancial es que el método suele emplear la matriz de correlación entre canales en lugar de la covarianza (Gillespie et al. 1986).
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Una vez obtenidos los componentes las matrices
selectiva aquellas partes de la imagen que presen-
resultantes son centradas mediante distintas
ten pintura. Para ello es necesario obtener de for-
transformaciones (Gillespie et al. 1986; Campbell
ma independiente los componentes de la imagen y
1996; Cerrillo y Sepúlveda 2015) y devueltas al es-
transformar la imagen original a un espacio de co-
pacio RGB original donde cada uno de los canales
lor HSV (Tono, Saturación y Valor, por sus siglas en
se representa ya sin correlación. En nuestro caso
inglés). Esta transformación (Agoston 2005) nos
(Cerrillo y Sepúlveda 2015) este proceso se ha reali-
ofrece tres canales, que representan el tono, la
zado siguiendo los pasos propuestos por Campbell
saturación y la intensidad de forma completamen-
(1996). Este proceso contribuye al realce de las
te autónoma. El proceso consiste únicamente en
zonas mas desvaídas del pigmento, siendo una de
representar los valores cromáticos de la imagen en
las ventajas reside en la facilidad para realzar dis-
otro sistema de coordenadas, lo que no implica
tintas tonalidades, lo que es especialmente útil en
una pérdida de resolución o información cromáti-
el caso de paneles que empleen más de un pigmen-
ca. De esta forma resulta sencillo incrementar el
to. Sin embargo con este método resulta complejo
realce de una determinada zona de la imagen va-
controlar la gama cromática definitiva que tendrá
riando sus valores de saturación o intensidad en
la nueva imagen. Una de las ventajas, no obstante
sus respectivos canales.
es que el realce que se logra es bastante expresivo, como puede apreciarse en la figura 3.
Este procedimiento propone emplear una función numérica (Cerrillo y Sepúlveda 2015) que
3.3. Realces selectivos
multiplica los valores de intensidad o saturación
En trabajos recientes (Cerrillo y Sepúlveda
por los del tercer componente (eventualmente, el
2015; Guerrero et al. 2015) proponíamos nuevas
segundo). El “peso” que el componente tendrá en
técnicas de realce de la imagen basadas también
la formación de la nueva imagen viene dado por
en el PCA. En este caso, el tercer (o segundo) com-
una función matemática, que controla la variación
ponente del PCA se emplea para realzar de formar
defecto de saturación o intensidad. Adicionalmente pueden variarse al mismo tiempo y por este procedimiento los canales de saturación y de intensidad, lo que es especialmente útil en imágenes que requieren de un contraste adicional. Posteriormente la imagen se vuelve a transformar a un espacio de color RGB para su visualización. De esta forma se logra una intensificación selectiva de los valores de una parte de una parte de la imagen, manteniendo tonos aproximados al original en el caso de
Fig.3. Imagen obtenida tras la aplicación del algoritmo de Decorrelation Stretch. Los niveles han sido corregidos ligeramente de forma manual para resaltartar las diferencias
una variación de la intensidad. Hemos observado que generalmente este realce trabaja mejor con un número reducido de colores que con varios, por lo
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que en composiciones realizadas con más de un color puede resultar menos efectivo. Las figuras 4, 5 y 6 presentan ejemplos de aplicación de los algoritmos descritos.
Fig.5. Una de las ventajas de los métodos de corrección selectiva propuestos es el control de la influencia que el tercer componente tendrá en la imagen final. Los valores de la imagen corresponden a los valores de la función definida en Cerrillo y Sepúlveda (2015). La corrección en este caso es de tonalidad. Fig.4. Detalle de uno de los antropomorfos de la composición y aplicación de distintas técnicas de realce selectivo de la imagen. A) imagen original. B) Realce selectivo de la intensidad, C) Realce selectivo de la tonalidad, D) Realce selectivo de la intensidad y la tonalidad. El valor de x fue 1 en la función definida en Cerrillo y Sepúlveda (2015).
umbrales. Por ejemplo, estableciendo a partir de una banda de componentes principales que resulte significativa qué es pigmento y qué no, para lo que podrían emplearse múltiples opciones (Clogg et al. 2000). Sin embargo, la realidad es que pocas veces
3.2. Clasificación
la separación puede establecerse de una forma tan
Las técnicas de clasificación de la imagen
nítida.
digital conforman un campo en continuo desarrollo, y quizás son muchas las técnicas de clasificación de la información que pueden aplicarse al arte rupestre y que aún permanecen prácticamente sin explorar, pese a trabajos ya pioneros (Montero et al. 1998). Mediante estas técnicas podemos obtener calcos definitivos a partir de procesos de clasificación que separan los píxeles correspondientes a pigmentos de los que pertenecen al soporte rocoso
La aplicación de K-means o K-medias es uno de los recursos de la visión por ordenador que más se han aplicado a la pintura rupestre (RogerioCandelera 2015; Cerrillo-Cuenca y Sepúlveda 2015). K-means es una técnica que permite agrupar casos (pixeles en nuestro caso) con valores semejantes sin que cuenten con una clasificación previa, siendo por tanto un tipo de clasificación no supervisada. Es decir, no contempla como entrada un
de la pared.
conjunto de observaciones que hagan equivaler Quizás el método más simple sea una simple segmentación de la imagen a partir de
valores de píxeles de la imagen a una clase concreta. Esta técnica ha recibido un impulso en la visión
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computacional por ser frecuentemente empleada
los ordenadores actuales permite establecer valo-
dentro de lo que se conoce como Machine Learning
res elevados (Cerrillo y Sepúlveda 2015), tales co-
o Aprendizaje Automático. El resultado de su apli-
mo 40 iteraciones y 80 clases de salida, como suce-
cación es la devolución de clases que se componen
de en la figura 7.
de conjunto de pixeles y que son susceptibles de pertenecer a una misma clase. Es decir agrupa con-
El uso de los métodos de clasificación ba-
juntos de píxeles que contienen valores similares
yesianos, tan popularizados en Arqueología en los
en los tres canales de la imagen. Cuando la repre-
últimos años fueron inicialmente aplicados por I.
sentación de los pigmentos en la imagen original
Montero et al. (1998) quienes presentan un ejem-
se encuentra lo suficientemente contrastada pue-
plo aplicado sobre una figura del Barranco de la
de aplicarse directamente para obtener calcos más
Valltorta. Sin embargo, pese a los óptimos resulta-
o menos fiables, si bien pueden obtenerse resulta-
dos obtenidos no es un procedimiento que se haya
dos más nítidos una vez que la imagen ha sido so-
popularizado con posterioridad, y que sería nece-
metida a un realce digital. Los parámetros necesa-
sario comparar con otros métodos como el K-
rios son pocos, y consisten tan sólo en establecer
means para contrastar la eficacia de uno y otro.
un número de iteraciones en las que se ejecutará el algoritmo y el número de clases que devolverá. Estas clases deberán ser clasificadas visualmente para extraer de ellas las áreas pintadas. La optimización de los algoritmos y la potencia de cálculo de
4. REFLEXIONES FINALES Comenzamos este breve trabajo afirmando que no hay un solo método efectivo en el realce
Fig.6. La aplicación de los algoritmos puede tener diferentes finalidades. A) Sección de la imagen original. B) Corrección selectiva de saturación (x=2), realza las tonalidades rojizas de las pinturas, lo que puede ser conveniente para su presentación o análisis visual. C) Corrección de la intensidad (x=1), un modo muy práctico de contraste que puede emplearse para mejorar la clasificación de los pigmentos mediante métodos estadísticos ARPI. Arqueología y Prehistoria del Interior peninsular
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en el estudio de la iluminación, el control de la exposición, la profundidad campo, el ajuste de blancos, etc., seguirá siendo fundamental a la hora de realizar una documentación del arte rupestre por medios digitales. En ocasiones en las que los pigmentos muestran un excelente grado de conservación un simple retoque fotográfico puede servir para obtener los resultados esperados. En este caso la aplicación masiva de técnicas de realce pueFig.7. Clasificación con K-means (40 iteraciones, 80 clases) de la imagen de la figura 6c. La clasificación resultante fue supervisada manualmente con el software PyDRA para asignar las clases a categorías (pigmentos y pared). La imagen no ha sido editada para borrar el ruido resultante.
de resultar sencillamente superflua. Calibrar cuando debe darse el paso para emplear una solución más compleja debería ser una opción valorada adecuadamente.
de la imagen para arte rupestre, lo cual ha quedado puesto de relieve durante nuestra argumentación
Sin embargo, en el estado actual de desa-
posterior. Un correcto realce de la imagen requiere
rrollo de los distintos métodos quizás no permitan
por tanto un conocimiento más o menos exhausti-
su aplicación para usuarios con distintos niveles de
vo de métodos digitales, de distintas complejida-
conocimientos estadísticos, matemáticos y de ma-
des, con los que hacer frente al realce y clasifica-
nipulación de la imagen. En realidad estos méto-
ción de pinturas rupestres. Queda claro, algo que
dos han sido aplicados por nosotros gracias al uso
quizás no se haya enfatizado lo suficiente y es que
de lenguajes de programación, como Python, lo
el conocimiento fotográfico tradicional, el basado
que agiliza enormemente la tarea de procesar
Fig.8. Un ejemplo de segmentación de la imagen. Un algoritmo ha reconocido regiones de la imagen que presentan un cierto tamaño y les ha asignado de forma automática índice, que puede servir para individualizar y clasificar las figuras más tarde. ARPI. Arqueología y Prehistoria del Interior peninsular
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grandes conjuntos de imágenes, pero no es un pro-
eospso.gsfc.nasa.gov/sites/default/files/atbd/
cedimiento que esté al alcance de todos los usua-
ASTER_ATBD_99-2010.pdf [último acceso
rios. Su popularización debería venir dada por in-
15/10/2015]
terfaces simples, emulando en simplicidad a
Agoston, M.K. 2005: Computer Graphics and Geo-
DStretch, aunque con una documentación más
metric Modeling: Implementation and Algo-
extensa en cuanto a los tipos de algoritmos em-
rithms. Springer. Londres
pleados. El software PyDRA (Cerrillo et al. 2014) es quizás un paso en ese sentido.
Bueno, P., Balbín, R. de. 1992: L’Art mégalithique dans la Péninsule Ibérique. Une vue d’ensemble. L’ Anthropologie 96: 499-572
El futuro puede deparar nuevas soluciones que agilicen la interpretación de los paneles pinta-
Bueno, P. Balbín, R. de, y Barroso, R. 2014: Leyendo piedras de megalitos. Anthrope 1: 61-88
dos: nuevos métodos de realce, la aplicación de
Bueno, P., Balbín, R. de, Laporte, L., Gouézin, P.,
métodos de clasificación de la imagen distintos a
Cousseau, F., Barroso, R., Hernanz A., Merce-
los explorados, y quizás la aplicación de técnicas de
des, C., Cela, I. y Quesnel, L. 2015. Natural
OBIA (Object Based Image Analysis) que permiten
and artificial colours: the megalithic monu-
la segmentación de la imagen en regiones con pro-
ments of Brittany. Antiquity 89 (343): 55-71
piedades semánticas, lo que podría emplearse para
Bueno, P., Balbín, R. de, Laporte, L., Gouezin, P.,
realizar análisis estilísticos y tipológicos. La figura 8
Barroso, R., Hernanz, A., Gavira, J.M., y Iriar-
muestra un calco digital segmentado en el que
te, M. 2012: Paintings in Atlantic Megalithic
cada región pintada ha sido interpretada automáti-
Art: Barnenez. Trabajos de Prehistoria 69(1):
camente e indexada por un algoritmo. No quere-
123-132.
mos dejar atrás las posibilidades de la restitución
Campbell, N.A. 1996: The decorrelation stretch
fotogramétrica, que en combinación con las técni-
transformation. International Journal of Re-
cas apuntadas aún tiene bastante qué decir en el
mote Sensing, 17 (10): 1939-1949
camino que queda por recorrer hacia un arte rupestre totalmente digital.
Cerrillo Cuenca, E. 2011: Planteamientos y nuevos datos para la interpretación de los paisajes prehistóricos del sector extremeño del Tajo: el
AGRADECIMIENTOS
área de Alconétar. Zephyrus LXVIII (julio-
Quiero agradecer de forma muy especial
diciembre): 139-161
el sincero apoyo de la Prof. P. Bueno y del Area de
Cerrillo Cuenca, E., Ortiz Corder, P., y Martínez del
Prehistoria de la UAH, a lo largo de los últimos me-
Pozo, J.A. 2014: Computer vision methods
ses, que ha resultado clave a la hora de proseguir
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adelante con mi investigación.
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