Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Reassembly of Two-Dimensional(2D) Archaeologically Fragmented Objects Using Image Processing and Geometric Methods

Yıl 2023, Cilt: 16 Sayı: 1, 53 - 59, 29.06.2023
https://doi.org/10.54525/tbbmd.1221824

Öz

In the reassembly processes made with archaeological remains by archaeologists or restorers; the analysis of fragments of the remains, designing the matching assumptions, rehearsing and cross-comparison of these assumptions on the real fragments of the remains, and finally assembling the adjacent fragments according to the proposed reconstruction assumptions are done manually. However, reassembly steps are time-consuming and exhausting because of the large number of parts, wear of the parts and deletion of the patterns and colors on the parts. In this study, an application has been developed that creates the image of the real object by combining digital images of relic objects such as two-dimensional fragmented wall paintings and mosaics, which emerged as a result of archaeological excavations, with the help of using image processing and geometric methods. On the developed application, it has given successful results in recreating the real object image within the specified constraints

Kaynakça

  • Tsamoura E., Pitas I., “Automatic Color Based Reassembly of Fragmented Images and Paintings,” IEEE Transactıons On Image Processing, vol. 19, no. 3, 2010.
  • Papaodysseus C., Arabadjis D., Panagopoulos M., Rousopoulos P., Exarhos M., Papazoglou E. "Automated reconstruction of fragmented objects using their 3D representation - application to important archaeological finds" 9th International Conference on Signal Processing (2008): 769-772.
  • Papaodysseus C., Exarhos M., Panagopoulos M., Rousopoulos P., Triantafillon C., Panagopoulos T. , "Image and Pattern Analysis of 1650 B.C. Wall Paintings and Reconstruction" IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans (2008) : 958 – 965.
  • Willis A.R., Cooper D. B., "Computational reconstruction of ancient artifacts" IEEE Signal Processing Magazine (2008): 65-83.
  • Palmas G., Pietroni N., PCignoni P., Roberto Scopigno "A computer-assisted constraint-based system for assembling fragmented objects" Digital Heritage International Congress (DigitalHeritage) (2013, Volume: 1): 529-536.
  • Zheng J. Y., Zhang Z. L., Abe N. , "Virtual recovery of excavated archaeological finds" IEEE International Conference on Multimedia Computing and Systems (1998): 348-357.
  • Liu H., Cao S., ve Yan S., “Automated assembly of shredded pieces from multiple photos,” IEEE Transactions on Multimedia, vol. 13, no. 5, pp. 1154–1162, 2011.
  • Amigoni F., Gazzani S., Podico S., “A method for reassembling fragments in image reconstruction”, in: Proceedings of ICIP, vols. 3,2, 2003, pp. III-581–4.
  • Leitao H. da G. ve Stolfi J., “A multiscale method for the reassembly of twodimensional fragmented objects,” Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, vol. 24, no. 9, pp. 1239–1251, Sep 2002.
  • MM P., Tabia H P. D, (2018) “Image reassembly combining deep learning and shortest path problem”. In: Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV), pp 153–167.
  • Gur, S., Ben-Shahar, O.: “From square pieces to brick walls: The next challenge in solving jigsaw puzzles”. In: ICCV. (2017).
  • Zhang M., Chen S., Shu Z., Xin S., Zhao J., Jin G., Zhang R., ve Beyerer J., 2016. “Fast algorithm for 2D fragment assembly based on partial EMD”. The Visual Computer 32 (2016), 1–12.
  • https://muze.gov.tr/.
  • Wu, S.T.; Marquez, M.R.G. “A non-self-intersection Douglas-Peucker algorithm.” In Proceedings of the 16thBrazilian Symosium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI), Sao Carlos, Brazil, 12–15October 2003.
  • Douglas, D. H., & Peucker, T. K. “Algorithms for the reduction of the number of points required to represent a digitized line or its caricature” The International Journal for Geographic Information and Geovisualization, 10(2), 112–122. doi:10.3138/fm57–6770-u75u-7727.
  • Machisi, E.. 2014. “Students’ Use of MultipleSolution Strategies to Find the AngleBetween Two Intersecting and Non-perpendicular Lines”. MediterraneanJournal of Social Sciences MCSERPublishing, Rome-Italy, 5 (6) : 309-317.
  • Le C. ve Li X., “JigsawNet: Shredded Image Reassembly using Convolutional Neural Network and Loop-based Composition,” IEEE Transactions on Image Processing, 28(8), 4000-4015, August 2019.

İki Boyutlu(2D) Arkeolojik Parçalanmış Nesnelerin Görüntü İşleme ve Geometrik Metotları Kullanarak Birleştirilmesi

Yıl 2023, Cilt: 16 Sayı: 1, 53 - 59, 29.06.2023
https://doi.org/10.54525/tbbmd.1221824

Öz

Arkeologlar ya da restoratörler tarafından arkeolojik kalıntılar ile yapılan tekrar birleştirme süreçlerinde; ilk olarak kalıntı parçalarının analizi, eşleşen varsayımları tasarlama, kalıntı gerçek parçaları üzerinde bu varsayımları prova yapma ve çapraz karşılaştırma ve son olarak da öngörülen yeniden yapılandırma varsayımına göre bitişik parçaların birleştirilmesi adımları el ile yapılmaktadır. Bununla birlikte parça sayısının fazla olması, parçaların aşınması, parçaların üzerindeki desen ve renklerin silinmesi nedeniyle tekrar birleştirme adımları zaman alıcı ve zor bir süreçtir [1],[2],[3]. Bu çalışmada arkeolojik kazılar sonucunda ortaya çıkan iki boyutlu parçalanmış duvar resimleri ve mozaikler gibi kalıntı nesnelerinin dijital görüntüleri üzerinden görüntü işleme ve geometrik yöntemler kullanarak tekrar birleştirerek gerçek nesnenin görüntüsünü oluşturan bir uygulama geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulama üzerinde farklı iki boyutlu parça görüntülerinin belirlenen kısıtlar kapsamında gerçek nesne görüntüsünü yeniden oluşturmada başarılı sonuçlar vermiştir.

Kaynakça

  • Tsamoura E., Pitas I., “Automatic Color Based Reassembly of Fragmented Images and Paintings,” IEEE Transactıons On Image Processing, vol. 19, no. 3, 2010.
  • Papaodysseus C., Arabadjis D., Panagopoulos M., Rousopoulos P., Exarhos M., Papazoglou E. "Automated reconstruction of fragmented objects using their 3D representation - application to important archaeological finds" 9th International Conference on Signal Processing (2008): 769-772.
  • Papaodysseus C., Exarhos M., Panagopoulos M., Rousopoulos P., Triantafillon C., Panagopoulos T. , "Image and Pattern Analysis of 1650 B.C. Wall Paintings and Reconstruction" IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans (2008) : 958 – 965.
  • Willis A.R., Cooper D. B., "Computational reconstruction of ancient artifacts" IEEE Signal Processing Magazine (2008): 65-83.
  • Palmas G., Pietroni N., PCignoni P., Roberto Scopigno "A computer-assisted constraint-based system for assembling fragmented objects" Digital Heritage International Congress (DigitalHeritage) (2013, Volume: 1): 529-536.
  • Zheng J. Y., Zhang Z. L., Abe N. , "Virtual recovery of excavated archaeological finds" IEEE International Conference on Multimedia Computing and Systems (1998): 348-357.
  • Liu H., Cao S., ve Yan S., “Automated assembly of shredded pieces from multiple photos,” IEEE Transactions on Multimedia, vol. 13, no. 5, pp. 1154–1162, 2011.
  • Amigoni F., Gazzani S., Podico S., “A method for reassembling fragments in image reconstruction”, in: Proceedings of ICIP, vols. 3,2, 2003, pp. III-581–4.
  • Leitao H. da G. ve Stolfi J., “A multiscale method for the reassembly of twodimensional fragmented objects,” Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, vol. 24, no. 9, pp. 1239–1251, Sep 2002.
  • MM P., Tabia H P. D, (2018) “Image reassembly combining deep learning and shortest path problem”. In: Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV), pp 153–167.
  • Gur, S., Ben-Shahar, O.: “From square pieces to brick walls: The next challenge in solving jigsaw puzzles”. In: ICCV. (2017).
  • Zhang M., Chen S., Shu Z., Xin S., Zhao J., Jin G., Zhang R., ve Beyerer J., 2016. “Fast algorithm for 2D fragment assembly based on partial EMD”. The Visual Computer 32 (2016), 1–12.
  • https://muze.gov.tr/.
  • Wu, S.T.; Marquez, M.R.G. “A non-self-intersection Douglas-Peucker algorithm.” In Proceedings of the 16thBrazilian Symosium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI), Sao Carlos, Brazil, 12–15October 2003.
  • Douglas, D. H., & Peucker, T. K. “Algorithms for the reduction of the number of points required to represent a digitized line or its caricature” The International Journal for Geographic Information and Geovisualization, 10(2), 112–122. doi:10.3138/fm57–6770-u75u-7727.
  • Machisi, E.. 2014. “Students’ Use of MultipleSolution Strategies to Find the AngleBetween Two Intersecting and Non-perpendicular Lines”. MediterraneanJournal of Social Sciences MCSERPublishing, Rome-Italy, 5 (6) : 309-317.
  • Le C. ve Li X., “JigsawNet: Shredded Image Reassembly using Convolutional Neural Network and Loop-based Composition,” IEEE Transactions on Image Processing, 28(8), 4000-4015, August 2019.
Toplam 17 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler(Araştırma)
Yazarlar

Gürel Yıldız 0000-0002-5350-6764

Nevcihan Duru 0000-0003-2154-7067

Erken Görünüm Tarihi 29 Haziran 2023
Yayımlanma Tarihi 29 Haziran 2023
Yayımlandığı Sayı Yıl 2023 Cilt: 16 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Yıldız, G., & Duru, N. (2023). İki Boyutlu(2D) Arkeolojik Parçalanmış Nesnelerin Görüntü İşleme ve Geometrik Metotları Kullanarak Birleştirilmesi. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, 16(1), 53-59. https://doi.org/10.54525/tbbmd.1221824
AMA Yıldız G, Duru N. İki Boyutlu(2D) Arkeolojik Parçalanmış Nesnelerin Görüntü İşleme ve Geometrik Metotları Kullanarak Birleştirilmesi. TBV-BBMD. Haziran 2023;16(1):53-59. doi:10.54525/tbbmd.1221824
Chicago Yıldız, Gürel, ve Nevcihan Duru. “İki Boyutlu(2D) Arkeolojik Parçalanmış Nesnelerin Görüntü İşleme Ve Geometrik Metotları Kullanarak Birleştirilmesi”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi 16, sy. 1 (Haziran 2023): 53-59. https://doi.org/10.54525/tbbmd.1221824.
EndNote Yıldız G, Duru N (01 Haziran 2023) İki Boyutlu(2D) Arkeolojik Parçalanmış Nesnelerin Görüntü İşleme ve Geometrik Metotları Kullanarak Birleştirilmesi. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 16 1 53–59.
IEEE G. Yıldız ve N. Duru, “İki Boyutlu(2D) Arkeolojik Parçalanmış Nesnelerin Görüntü İşleme ve Geometrik Metotları Kullanarak Birleştirilmesi”, TBV-BBMD, c. 16, sy. 1, ss. 53–59, 2023, doi: 10.54525/tbbmd.1221824.
ISNAD Yıldız, Gürel - Duru, Nevcihan. “İki Boyutlu(2D) Arkeolojik Parçalanmış Nesnelerin Görüntü İşleme Ve Geometrik Metotları Kullanarak Birleştirilmesi”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 16/1 (Haziran 2023), 53-59. https://doi.org/10.54525/tbbmd.1221824.
JAMA Yıldız G, Duru N. İki Boyutlu(2D) Arkeolojik Parçalanmış Nesnelerin Görüntü İşleme ve Geometrik Metotları Kullanarak Birleştirilmesi. TBV-BBMD. 2023;16:53–59.
MLA Yıldız, Gürel ve Nevcihan Duru. “İki Boyutlu(2D) Arkeolojik Parçalanmış Nesnelerin Görüntü İşleme Ve Geometrik Metotları Kullanarak Birleştirilmesi”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, c. 16, sy. 1, 2023, ss. 53-59, doi:10.54525/tbbmd.1221824.
Vancouver Yıldız G, Duru N. İki Boyutlu(2D) Arkeolojik Parçalanmış Nesnelerin Görüntü İşleme ve Geometrik Metotları Kullanarak Birleştirilmesi. TBV-BBMD. 2023;16(1):53-9.

https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü

 

Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız.

Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır:

1.       Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir.

2.       Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır.

3.       Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır.

4.       Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir.

5.       İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir.

6.       Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.

 88x31.png   Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.