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
c.giancristofaro@gmail.com
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

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


Operazioni
di
post-‐processing:

MODELLO 3D FINALE

ATRIO

Frontale

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 2
deviazione
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)

IMAGING
MULTISPETTRALE


immagini
CHROMA
D

IR
IrRG
IrGB

IMAGING
MULTISPETTRALE

MAPPE
COMPOSIZIONALI
Aree
con
diverso
comportamento

o k 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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