I rinvenimenti di forme vascolari fittili rappresentano la gran parte dei reperti raccolti in scavi di abitati protostorici, ma sono sempre caratterizzati da un alto grado di frammentarietà. Gli interventi di restauro tradizionale hanno costi elevati e tempi lunghi; l’alternativa può essere rappresentata dal restauro digitale. Questa opzione consente di riprodurre in ambiente 3D le forme vascolari - comprese quelle frammentarie - e ottenere dei prodotti la cui morfologia è ricostruita e restituita integralmente. Tuttavia, questo tipo di intervento, spesso non tiene conto della resa realistica o foto-realistica dei reperti processati, limitandosi alla ricostruzione della forma e mettendo in secondo piano la resa delle superfici, in particolare del colore la cui assegnazione può essere compromessa dalla parzialità del reperto. La determinazione del colore delle superfici dei rinvenimenti ceramici viene comunemente effettuata in ambito archeologico mediante le tavole Munsell, operazione che è contraddistinta da un certo grado di soggettività (operatori diversi potrebbero proporre risultati diversi). La parzialità del dato di partenza, infatti, non consente nella maggior parte dei casi di proporre texture applicabili sull’intera forma vascolare. In questo lavoro si mettono a confronto soluzioni a basso costo basate sull’utilizzo di smartphone (iOS e Android) con differenti app (Color Grab, Coolors, Pantone Studio, Color Harmony, Color analysis) per riconoscere il colore dei frammenti ceramici e applicarlo alle forme fittili ricostruite virtualmente nella loro complessità geometrica. Le app selezionate sono in grado di riconoscere la componente colore anche su piccole porzioni di superficie (ciò dipende dalla tipologia e dalla risoluzione del sensore) e “tradurla” nei più diffusi modelli di colore (RGB, HEX, Benjamin Moore, Pantone, HVS) per un corretto trasferimento sul modello 3D. Blender, software multi-piattaforma free e open-source per il rendering, il modelling e lo sculpting, offre la possibilità di assegnare un preciso colore ai diversi materiali dei volumi in base ai differenti sistemi di codifica. Verranno quindi analizzati i risultati ottenuti con la stessa app ma con sensori diversi, e con differenti app ma con lo stesso sensore. Lo scopo è quello di valutare soluzioni applicabili sia in campo che in laboratorio, per ottenere dati colorimetrici applicabili alle repliche virtuali delle forme vascolari complete a partire dal singolo frammento e che siano corrette sia dal punto di vista morfologico che colorimetrico. L’approccio low-cost proposto garantisce risultati che possono essere ottenuti in modo accurato e veloce anche in contesti critici (siti archeologici o laboratori museali non attrezzati) e permette la sperimentazione sull’uso del colore anche ad un pubblico di non esperti favorendo la conoscenza del nostro patrimonio archeologico.

Approcci low-cost per l’assegnazione del colore a forme vascolari da contesti archeologici

Francesca Adesso
;
Emanuela Faresin;Giuseppe Salemi
2023

Abstract

I rinvenimenti di forme vascolari fittili rappresentano la gran parte dei reperti raccolti in scavi di abitati protostorici, ma sono sempre caratterizzati da un alto grado di frammentarietà. Gli interventi di restauro tradizionale hanno costi elevati e tempi lunghi; l’alternativa può essere rappresentata dal restauro digitale. Questa opzione consente di riprodurre in ambiente 3D le forme vascolari - comprese quelle frammentarie - e ottenere dei prodotti la cui morfologia è ricostruita e restituita integralmente. Tuttavia, questo tipo di intervento, spesso non tiene conto della resa realistica o foto-realistica dei reperti processati, limitandosi alla ricostruzione della forma e mettendo in secondo piano la resa delle superfici, in particolare del colore la cui assegnazione può essere compromessa dalla parzialità del reperto. La determinazione del colore delle superfici dei rinvenimenti ceramici viene comunemente effettuata in ambito archeologico mediante le tavole Munsell, operazione che è contraddistinta da un certo grado di soggettività (operatori diversi potrebbero proporre risultati diversi). La parzialità del dato di partenza, infatti, non consente nella maggior parte dei casi di proporre texture applicabili sull’intera forma vascolare. In questo lavoro si mettono a confronto soluzioni a basso costo basate sull’utilizzo di smartphone (iOS e Android) con differenti app (Color Grab, Coolors, Pantone Studio, Color Harmony, Color analysis) per riconoscere il colore dei frammenti ceramici e applicarlo alle forme fittili ricostruite virtualmente nella loro complessità geometrica. Le app selezionate sono in grado di riconoscere la componente colore anche su piccole porzioni di superficie (ciò dipende dalla tipologia e dalla risoluzione del sensore) e “tradurla” nei più diffusi modelli di colore (RGB, HEX, Benjamin Moore, Pantone, HVS) per un corretto trasferimento sul modello 3D. Blender, software multi-piattaforma free e open-source per il rendering, il modelling e lo sculpting, offre la possibilità di assegnare un preciso colore ai diversi materiali dei volumi in base ai differenti sistemi di codifica. Verranno quindi analizzati i risultati ottenuti con la stessa app ma con sensori diversi, e con differenti app ma con lo stesso sensore. Lo scopo è quello di valutare soluzioni applicabili sia in campo che in laboratorio, per ottenere dati colorimetrici applicabili alle repliche virtuali delle forme vascolari complete a partire dal singolo frammento e che siano corrette sia dal punto di vista morfologico che colorimetrico. L’approccio low-cost proposto garantisce risultati che possono essere ottenuti in modo accurato e veloce anche in contesti critici (siti archeologici o laboratori museali non attrezzati) e permette la sperimentazione sull’uso del colore anche ad un pubblico di non esperti favorendo la conoscenza del nostro patrimonio archeologico.
2023
Colore e Colorimetria. Contributi Multidisciplinari
978-88-99513-24-5
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11577/3516305
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