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Sezioni sottili
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Coordinatori
Filippo Stanco, Giovanni Puglisi, Germana Barone, Paolo Mazzoleni
Team
Descrizione
La descrizione microscopica della ceramica antica è ampiamente utilizzata per la definizione, la classificazione e la valutazione della provenienza dei tessuti. Nella maggior parte dei casi, tuttavia, la descrizione è qualitativa. Un miglioramento dello studio della ceramica archeologica richiede un approccio più obiettivo con analisi quantitativa.
Nella letteratura scientifica classica, le caratteristiche strutturali e la composizione mineralogica della ceramica sono eseguite su sezioni sottili mediante microscopio a luce polarizzata trasmessa.
La determinazione è stata ottenuta mediante osservazioni con e senza polarizzatore incrociato (nicols). Le misurazioni quantitative vengono normalmente ottenute mediante noiose e lunghe tabelle con contatore di punti.
In questo lavoro l'attenzione è stata focalizzata sull'identificazione automatica dei componenti strutturali e tessiturali delle ceramiche tramite microscopia ottica. Sono state quindi utilizzate tecniche di analisi delle immagini per classificare automaticamente i componenti dell'immagine.
I risultati confermano l'efficacia dell'approccio proposto: la raccolta dei dati petrografici diventa più veloce rispetto al metodo tradizionale fornendo anche informazioni quantitative utili per il riconoscimento del tessuto.
Nella letteratura scientifica classica, le caratteristiche strutturali e la composizione mineralogica della ceramica sono eseguite su sezioni sottili mediante microscopio a luce polarizzata trasmessa.
La determinazione è stata ottenuta mediante osservazioni con e senza polarizzatore incrociato (nicols). Le misurazioni quantitative vengono normalmente ottenute mediante noiose e lunghe tabelle con contatore di punti.
In questo lavoro l'attenzione è stata focalizzata sull'identificazione automatica dei componenti strutturali e tessiturali delle ceramiche tramite microscopia ottica. Sono state quindi utilizzate tecniche di analisi delle immagini per classificare automaticamente i componenti dell'immagine.
I risultati confermano l'efficacia dell'approccio proposto: la raccolta dei dati petrografici diventa più veloce rispetto al metodo tradizionale fornendo anche informazioni quantitative utili per il riconoscimento del tessuto.
Galleria
Pubblicazioni
Puglisi, G. and Stanco, F. and Barone, G. and Mazzoleni, P., "Automatic extraction of petrographic features from pottery of archaeological interest". Journal on Computing and Cultural Heritage, Vol 8, No 3, DOI 10.1145/2700422, 2015.
Puglisi, G. and Stanco, F. and Barone, G. and Mazzoleni, P., "Automatic petrographic feature extraction from pottery of archaeological interest". International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis, ISPA, pp. 548-551, DOI 10.1109/ispa.2013.6703801, 2013.
Sinitò, Diego and Verderame, Alessandro and Lombardo, Carmelo and Treffiletti, Alessandro and Fugazzotto, Maura and Allegra, Dario and Santarcangelo, Vito and Stanco, Filippo and Barone, Germana, "A Simulator for minero-petrographic and chemical research instruments". PatReCH workshop, ICPR, 2022.
Tesi
Marina Gangemi, "Riconoscimento automatico di sezioni sottili di ceramiche di interesse archeologico". Relatore: G. Barone, F. Stanco, 2009.
Daniele Intravaia, "Il problema del riconoscimento automatico delle caratteristiche petrografiche in sezione sottile di ceramiche di interesse archeologico". Relatore: F. Stanco, Correlatore: G. Puglisi, G. Barone, P. Mazzoleni, 2012.
