Je leest:

Het verleden (anders) belicht

Het verleden (anders) belicht

Auteur: | 23 juli 2011

Vage Romeinse letters op een beschadigde steen zijn maar moeilijk te lezen, tenzij je gebruikmaakt van ‘RTI’, reflectance transformation imaging. Met dat fotosysteem maak je beelden waarop je het licht naderhand kunt aanpassen. Handig, want daardoor zijn details alsnog goed te onderscheiden.

Je kunt het reliëf vaak alleen goed zien als de foto erg vanaf opzij gemaakt is.

Stel, je bent in een museum en je ziet zo’n schilderij waarop de verf in dikke klodders is aangebracht. Om dat goed te kunnen zien, doe je je hoofd iets omhoog, iets naar beneden, een beetje naar links en een beetje naar rechts. Hierdoor krijg je een goed beeld van het reliëf op het doek.

Als je thuiskomt en het schilderij nog eens opzoekt in de catalogus, zie je dat reliëf helemaal niet, tenzij er misschien een speciale close-up gemaakt is. Jammer, dat maakt het schilderij nou juist zo mooi…

Misschien zegt het verhaal je weinig, maar voor historici en kunstexperts kan het echt een probleem zijn. Als zij onderzoek doen naar het Oude Egypte is het bijvoorbeeld belangrijk om figuren en patronen op een reliëf goed te kunnen onderscheiden. En als je dat op basis van een ‘platte’ foto moet doen, is dat niet eenvoudig.

Schuiven met licht

Sinds een aantal jaren is er gelukkig een techniek die onderzoekers een handje helpt. Reflectance transformation imaging (RTI) is een speciaal fotosysteem dat een afbeelding maakt waarop de belichting naderhand te wijzigen is. In het onderstaande filmpje zie je een RTI-beeld in praktijk:

Het systeem is op zichzelf niet erg ingewikkeld. Met een camera maak je steeds vanaf hetzelfde punt een aantal foto’s van het object. Tussendoor pas je de belichting aan, zodat het object op elke foto er net iets anders uitziet. Vervolgens stuur je de beelden naar een speciaal computerprogramma en die maakt er een ‘interactieve foto’ van: je kunt het licht naar hartenlust verschuiven en het beeld past zich automatisch aan. Hoe werkt dit?

Reflectie geregistreerd

Als je een vaas beschijnt met een zaklamp, dan merk je dat het uitmaakt of je de zaklamp links of rechts houdt. De kleur van de linkerkant is bijvoorbeeld de ene keer licht en de andere keer donker. Dat komt doordat het licht anders gereflecteerd wordt, dat verandert de kleur die je waarneemt. Een foto van het object ziet er dus ook anders uit als de lichtbron verplaatst: alle pixels moeten een andere kleur krijgen. Welke kleur dat is, hangt af van de lichtreflectie op dat punt.

Daarom begint het RTI-systeem met het bepalen van zogenaamde reflectance functions. Dat zijn formules – voor elke pixel één – die aangeven hoe een punt van het object licht weerkaatst. Een pixel is tenslotte een representatie van een locatie op het echte object. De manier waarop dat echte punt licht reflecteert, bepaalt de kleur van de bijbehorende pixel.

De linker illustratie laat zien hoe inkomend licht (geel) vanaf elk punt van het object gereflecteerd wordt. De reflectie hangt af van de normaalvector op dat punt (donkerrood). Dat is de richting van een lijn die loodrecht op het oppervlakte staat. In de rechter figuur zijn de reflectance functions gebruikt om de reflectie – en dus de kleur – van de ‘platte pixels’ uit te rekenen.

Het systeem bepaalt de reflection function op basis van de foto’s die je maakt met verschillende belichting. Zijn de functies eenmaal bekend, dan kun je de virtuele lichtbron van de foto neerzetten waar je wilt. Je hoeft niet per se een locatie te kiezen die je bij het fotograferen hebt gebruikt: omdat het een formule is, kan het systeem voor elke locatie de juiste kleuren uitrekenen.

Net echt

Texture mapping is een techniek om kale objecten op de computer te voorzien van een realistisch jasje. Denk bijvoorbeeld aan een bos in een 3D-computerspel: de bomen worden gemaakt op de computer en hebben dus geen echte bladeren. Met texture mapping wordt een bladerpatroon op zo’n manier op de bomen geplakt dat het er toch realistisch uitziet.

Met polynomen

De daadwerkelijke reflectance function van een punt op een object is erg complex en daarom niet exact te achterhalen. Bij RTI gebruikt men daarom methodes die per pixel een eenvoudige functie maken, die toch een realistisch resultaat geven. Dat kan bijvoorbeeld met polynomial texture mapping (PTM), een veelgebruikte methode die werd bedacht door Tom Malzbender van HP Labs.

Malzbender ontwikkelde PTM voor texture mapping (zie kader). Een PTM-systeem maakt op basis van een set foto’s met verschillende belichting een zogenaamde polynomial texture map. In zo’n map wordt een pixel niet opgeslagen met drie vaste waarden (dat is het geval bij een gewone foto, waar elk beeldpunt een bepaalde hoeveelheid rood, groen en blauw heeft). In plaats daarvan heeft een pixel nu een eigen formule, een polynoom om precies te zijn. Met de polynoom wordt de hoeveelheid rood, groen en blauw uitgerekend op basis van lichtinval.

De maps zijn bruikbaar bij RTI omdat de ‘pixelpolynomen’ een soort reflectance functions zijn. De formules bepalen aan de hand van belichting wat de kleur van een pixel is: precies wat nodig is voor RTI.

Fotobol

Een onderzoeksteam van de University of Southampton en University of Oxford heeft zich het afgelopen jaar specifiek gericht op het ontwikkelen van RTI-systemen met PTM. Hun project (Reflectance Transformation Imaging System for Ancient Document Artefacts) leverde onder andere de zwarte ‘fotodome’ op die je hieronder ziet.

Met deze installatie kun je PTMs van een object maken. De bol bevat 76 ledlampjes en een vaste camera.
Earl et al., 2011

De bol heeft een doorsnee van één meter en biedt daarmee ruimte voor objecten tot zeventien centimeter hoog. De camera bevindt zich op het hoogste punt in het dak. Zesenzeventig vaste ledlampjes zorgen voor de belichting. Die kunnen van buitenaf harder en zachter worden gezet, zodat het licht op de foto’s steeds anders is. Het voordeel van dit apparaat is dat het gemakkelijk uit elkaar te halen en mee te nemen is, niet duur is en snel werkt. Hieronder zie je fotodome in actie:

Vóór de schermen

Niet alleen onderzoekers hebben plezier van RTI, ook het publiek kan kunstwerken hiermee beter bekijken. Het Engelse museum Tate heeft bijvoorbeeld PTMs van schilderijen van Frank Auerbach online gepubliceerd.

Veelzijdig

Zoals gezegd is RTI een waardevolle techniek bij historisch onderzoek. “Op basis van een foto de fijne details van een object onderzoeken, is zonder deze techniek bijna niet te doen”, stelt Dr. Martinez, een van de Engelse onderzoekers. “Op oude archieffoto’s zijn details lastig te onderscheiden; je moet dan wellicht nieuwe foto’s laten maken”.

Daarnaast kun je met RTI meer dan alleen het licht verschuiven. Door de reflectance functions iets aan te passen, kun je het object inkomend licht anders laten weerkaatsten. Vandaar ook het woord ‘transformation’ in reflectance transformation imaging. Door het transformeren van de functies lijkt het bijvoorbeeld net alsof het object van sterk spiegelend materiaal is, of juist het licht heel diffuus reflecteert. Dit maakt details nog beter zichtbaar.

Dit zijn PTMs van een hoofd van een Romeins standbeeld. Dit zijn screenshots van een transformatie naar een spiegelend effect (specular enhancement_) en diffuse weerkaatsing (_diffuse gain).

Het team hoopt dat hun onderzoek ervoor zorgt dat RTI vaker zal worden gebruikt. Dr Martinez: “We hebben de techniek nu zo ontwikkeld dat het snel genoeg is om dagelijks toe te passen in een museum. Daar zijn veel objecten die gescand moeten worden.”

Zelf doen

Het leuke aan dit alles is dat je het in principe zelf ook kunt doen. Alle software is gratis toegankelijk en je hebt niet per se een speciale fotodome nodig.

Men neme een statief met fotocamera en plaatse die voor het te fotograferen object. Naast het object leg je een glimmende zwarte of rode biljartbal, zodanig dat die steeds op de foto’s te zien is.

Vervolgens beschijn je de scène telkens vanaf een andere positie – bijvoorbeeld met een losse flitser – terwijl je foto’s maakt (de camera blijft staan!). Let er op dat de afstand tussen het licht en het object ongeveer gelijk blijft.

Na het fotograferen zet je de beelden op je computer en stuur je de map bestanden naar het PTMBuilder-programma. Op basis van de highlights op de biljartbal bepaalt de software de lichtinval op elke foto. Weet het eenmaal de lichtinval, dan is de PTM van je object zo gemaakt. En daarop kun jij de belichting naar wens aanpassen.

Bronnen

Zie ook:

Lees meer op Kennislink over beeldverwerking:

Oeps: Onbekende tag `feed’ met attributen {"url"=>"https://www.nemokennislink.nl/kernwoorden/beeldverwerking/index.atom?m=of", “max”=>"7", “detail”=>"minder"}

Dit artikel is een publicatie van NEMO Kennislink.
© NEMO Kennislink, sommige rechten voorbehouden
Dit artikel publiceerde NEMO Kennislink op 23 juli 2011

Discussieer mee

0

Vragen, opmerkingen of bijdragen over dit artikel of het onderwerp? Neem deel aan de discussie.

NEMO Kennislink nieuwsbrief
Ontvang elke week onze nieuwsbrief met het laatste nieuws uit de wetenschap.