|
|
Новости издательства18.01.2022 Выложен on-line Справочник выпускников за 2016 год
05.07.2019 Выложен on-line Справочник выпускников за 2015 год
05.07.2018 Сохранение культурного наследия. Исследования и реставрация
Выложен в свободный доступ сборник статей, посвященных реставрации и исследованию объектов культурного наследия. Это труды практиков реставрации, ученых, технологов и историков искусства. 13.04.2017 Василий Звонцов. Графика. Каталог выставки к 100-летию со дня рождения
Каталог работ выдающегося художника-графика Василия Михайловича Звонцова, преподавателя графического факультета Института имени И. Е. Репина, издан к выставке, посвященной 100-летию со дня рождения мастера. 12.12.2016
Вышел традиционный Справочник выпускников Института имени И.Е.Репина 2014 года. |
Асмус Дж.-Ф., Парфенов В. А. Анализ картин Леонардо да Винчи «Мона Лиза» и «Айзелуортская Мона Лиза» с использованием гистограмм яркости цифровых изображений
При цитировании статьи используйте библиографическую ссылку: Асмус Дж.-Ф.,Парфенов В.А.УДК 929.659:7.021.42 + 04.932:77.085 Анализ картин Леонардо да Винчи «Мона Лиза» и «Айзелуортская Мона Лиза» с использованием гистограмм яркости цифровых изображенийАннотация: Приводится описание компьютерного метода исследования техники живописи художников при помощи гистограмм яркости цифровых оптических изображений. Возможности применения данного метода проиллюстрированы на примере сравнительного анализа картин Леонардо да Винчи «Мона Лиза» и «Айзелуортская Мона Лиза», которая считается более ранней версией «Джоконды» из музея Лувр в Париже. Ключевые слова: компьютерные методы анализа оптических изображений,цифровая фотосъемка,гистограмма яркости,картины,техника живописи,Леонардо да Винчи,Мона Лиза,сфумато,кьяроскуро Analysis of Paintings “Mona Lisa” and “Isleworth Mona Lisa” Created by Leonardo Da Vinci by Means of Luminosity Histograms of Digitized ImagesAnnotation: Description of computing technique for study of brush-stroke technique of artists by means luminosity histograms of digitized optical images is presented. Perspectives of use of this method are illustrated by case study of comparative analyses of paintings “Mona Lisa” and “Isleworth Mona Lisa” created by Leonardo Da Vinci. Latter painting is considered as earlier version of “Gioconda” stored in The Louvre museum in Paris. Keywords: computing methods of image processing,digitized photography,luminosity histogram,paintings,brush-stroke technique,Leonardo Da Vinci,Mona Lisa,sfumato,сhiaroscuro
ВведениеАтрибуция произведений живописи является одним из важнейших направлений современной музейной работы. Атрибутирование картин – это установление авторства конкретного мастера или принадлежности произведения к той или иной художественной школе путем проведения комплексной научной экспертизы. Помимо установления авторства, задачей атрибуции является выяснение места и времени создания памятника, т. е. установление его происхождения и жизненного пути автора. Атрибуция осуществляется в результате аутентификации – процедуры проверки подлинности произведения искусства. Главной задачей аутентификации является выявление материальных свидетельств, с помощью которых можно признать заключения специалистов об авторе и времени создания картины бесспорными. К числу таких доказательств относятся авторские подписи, даты и монограммы, оставляемые художниками на лицевой или тыльной стороне произведений, а также сопроводительные надписи и исторические сведения по перемещению памятника. К сожалению, воздействие окружающей среды, неблагоприятные условия хранения и последствия радикальных реставрационных вмешательств в структуру живописи часто приводят к тому, что эти автографы становятся недоступны восприятию невооруженным глазом. Остатки букв, сильно потертые и перекрытые слоями изменившихся в тоне лаков, почти невозможно прочесть и тем более идентифицировать, сравнивая с известными подписями художника. Кроме того, на многих картинах автографы художников вообще отсутствуют. В таких ситуациях приходится использовать методы естественно-научного изучения, включая различные оптико-физические методы исследования структуры произведений живописи. Однако, несмотря на наличие широкого арсенала современных аналитических методов исследований, они не всегда оказываются достаточно эффективными для получения необходимых данных. Дело в том, что определение состава красочного слоя и датирование картины (проведенное, например, с помощью методов углеродного и дендрохронологического анализа) даже в сочетании с искусствоведческой экспертизой далеко не всегда позволяет определить ее принадлежность руке того или иного художника. В связи с этим в настоящее время актуальна задача разработки новых методов исследований произведений живописи, предоставляющих дополнительную информацию, которую невозможно получить с использованием ставших уже традиционными методов исследований. В последние годы в область аутентификации произведений живописи пришли многочисленные компьютерные методы, которые основаны на анализе оптических изображений, получаемых с помощью цифровой фотографической съемки. Большинство методов компьютерного анализа служат для изучения визуальных свойств мазков кисти художников. Поскольку техника нанесения красок в большинстве случаев является для каждого художника сугубо индивидуальной, то по аналогии с криминалистикой она может рассматриваться как «отпечаток пальцев». В настоящее время для анализа техники мазков применяют математические методы обработки («обсчета») цифровых изображений, включая в том числе статистические методы вейвлет-анализа, метод опорных векторов, метод нечеткой кластеризации и др. [2; 3; 12; 16; 17; 19]. В ряде случаев их сочетают с методами анализа из других научных областей, в частности биометрии и медицины [11]. В данной статье описывается компьютерный метод сравнительного анализа картин, основанный на использовании гистограмм яркости их цифровых оптических изображений. Возможности, которые предоставляет использование данного метода, проиллюстрированы на примере исследования двух картин Леонардо да Винчи. Базовые принципы гистограммного анализа произведений живописиПоскольку в процессе создания картины художник наносит на полотно (доску или другую основу) огромное количество мазков краски, это неизбежно приводит к тому, что результирующий красочный слой приобретает специфические пространственные и спектральные свойства, которые можно использовать для анализа индивидуальной техники письма конкретного живописца. Это связано с тем, что мазки краски у каждого художника на его картинах, как правило, имеют характерную именно для этого мастера длину и ориентацию, вязкость красок, они воспроизводят текстуру использованных им кистей, скорость движения руки, а также особенности цветовой палитры, техники смешивания отдельных пигментов и создания глейза. Здесь уместно пояснить, что глейз (от англ. glaze – глазурь, глянец; другое название этого термина – лессировка (от нем. lasierung)) – это техника получения глубоких переливчатых цветов за счет нанесения полупрозрачных красок поверх основного цвета. Поэтому глейзом называют и самый верхний (финишный) слой красок на картинах. С учетом сказанного, одним из возможных способов изучения особенностей техники живописи художников является анализ гистограмм цифровых изображений созданных ими картин. Здесь необходимо пояснить, что любая амплитудная гистограмма (другое название – гистограмма яркости (от англ. luminositу histogram)) цифрового оптического изображения представляет собой функцию (график) статистического распределения элементов изображения различной яркости, в котором по горизонтальной оси приводятся значения его яркости, а по вертикали – относительное число пикселей с конкретным значением яркости (типичная гистограмма показана на ил. 1б).
1. Рафаэль. Дама с единорогом. 1505–1506. Галерея Боргезе, Рим Следовательно, гистограммы цифрового изображения картин можно рассматривать как те самые «отпечатки пальцев» художников, о которых уже шла речь выше. Это связано с тем, что гистограммы отображают уникальные для каждого мастера распределения светлого и темного оттенков в созданных ими произведениях. По сути дела, анализ картин с помощью гистограмм есть не что иное, как количественный способ описания свойств их кьяроскуро (от итал. сhiaroscuro – светотень). Строго говоря, этим термином, означающим «свет и тьма», называют технику живописи, для которой характерно резкое противопоставление светлых и темных тонов. Такая техника служит для передачи эффектных драматических контрастов в сюжете картины. Однако в данном случае под термином кьяроскуро следует понимать общий характер распределения светов и теней по всей площади изображения. По мнению многих историков искусства, в том числе К. Кларка [10] и К. Педретти [18], именно анализ особенностей светотени играет важнейшую роль при сравнении картин разных авторов, так как в процессе создания своих произведений каждый художник формирует свойственную именно для него игру теней, являющуюся неповторимой индивидуальной характеристикой техники его живописи.
2. Айзелуортская Мона Лиза (слева); Как правило, светотени формируются в результате смешения цветовой насыщенности и альбедо из одной области живописи с соседними зонами. При традиционном подходе к атрибуции картин, когда знатоки (эксперты живописи) оценивают их визуально (без использования каких-либо аналитических методов), именно учет особенностей пространственного смешения и контраста светотеней являются теми главными особенностями, которые и принимаются в расчет при определении авторства произведений. Это чисто зрительное впечатление соотносится экспертом с впечатлениями от аналогичных уже аутентифицированных ранее работ того же художника. В результате такого сравнения эксперт дает свое заключение. Очевидно, что главный недостаток подобного подхода состоит в том, что он является слишком субъективным. Поэтому анализ гистограмм яркости цифровых изображений картин, если рассматривать его в качестве дополнительного способа аутентификации картин, интересен тем, что он позволяет сделать проведение экспертизы более объективным за счет использования математически точных данных. Описание метода анализа картин при помощи гистограмм яркостиОбращаясь к техническим аспектам гистограммного анализа, нужно заметить, что во всех типичных форматах цифровых оптических изображений пиксели имеют 256 уровней градации интенсивности (их значения могут изменяться в пределах от 0 до 255). В настоящее время во многих компьютерных программах, предназначенных для обработки изображений, имеются специальные функции, позволяющие получать гистограммы. Используя опцию светимость (luminosity) гистограмм, можно производить подсчет количества пикселей (во всем изображении или в его отдельно взятой области) для каждого из 256 уровней интенсивности. Как уже говорилось выше, графическая зависимость таких подсчетов (количества пикселей) от уровня интенсивности и представляет собой амплитудную гистограмму (гистограмму яркости). При равномерном смешивании пигментов красок яркость изображения картины может меняться в очень широких пределах (от ярко-светлых до очень темных тонов). В этом случае градиент распределения яркости отдельных пикселей от самых высоких до самых низких значений интенсивности будет иметь равномерный характер (в распределении гистограммы не будет резких скачков в виде «бугров» и «провалов»). Здесь нужно добавить, что каждая гистограмма яркости характеризуется двумя основными математическими параметрами: математическим ожиданием (mean) и стандартным (среднеквадратичным) отклонением (standard deviation). Отметим, что при анализе мазков кисти художников из этих двух параметров более важной характеристикой является среднеквадратичное отклонение. Поэтому при экспертизе картин с помощью анализа гистограмм их цифровых изображений нужно не только проводить сравнение формы их распределения, но и принимать во внимание величину данного параметра. Очевидно, что картины, созданные одним и тем же художником, должны иметь близкое сходство в технике живописи, а, следовательно, их гистограммы должны быть сходны по этим двум критериям. В этом и состоит базовая идея сравнительного анализа картин, основанная на количественном описании стиля художников при помощи амплитудных гистограмм. Заметим, что для получения более корректных результатов сравнения гистограмм цветное изображение целесообразно преобразовывать в оттенки серого (т. е. в черно-белое изображение). Однако результаты могут быть еще более достоверными, если проводить сравнительный анализ гистограмм цветных изображений в разных спектральных областях (отдельно в красной, синей и зеленой). Важно подчеркнуть, что метод гистограммного анализа ни в коем случае нельзя рассматривать в качестве абсолютного (единственно верного) способа аутентификации картин. Во-первых, нужно четко понимать, что он представляет собой метод именно сравнительного анализа. Во-вторых, следует иметь в виду, что техника живописи может меняться на протяжении жизни художника. Поэтому обнаруженные различия в характеристиках гистограмм не всегда означают, что те или иные картины были созданы непременно разными живописцами. Необходимо учитывать также и то обстоятельство, что некоторые художники могут обладать такой техникой живописи, которая вообще может не проявлять себя в индивидуальных особенностях гистограмм изображений их картин. Однако, как было показано в работах [5; 7], картины тех мастеров, которые владеют очень тонкой техникой живописи, чаще всего имеют очень характерные особенности гистограмм. К таким художникам можно отнести в первую очередь Леонардо да Винчи. Хорошо известно, что Леонардо был первым, кто применил технику сфумато (от итал. sfumato – затушеванный, исчезающий как дым). Этим термином в современной живописи называют манеру письма, предусматривающую смягчение очертаний фигур и предметов, что позволяет очень точно передать даже окутывающий их воздух. Как выяснилось в ходе недавних исследований его картин, такой эффект достигается за счет того, что Леонардо наносил краски мазками толщиной в единицы микрон, причем общая толщина красочного слоя зачастую не превышала 30–40 мкм.
3. Сравнение геометрических особенностей изображений Необходимо сделать еще одно важное замечание. Анализ гистограмм наиболее эффективен при сравнении произведений портретной живописи. Предметом такого анализа должно быть сравнение гистограмм тех частей картин, на которых изображены человеческие лица. Это связано с тем, что лицо является ключевым элементом композиции портретов. Из жизнеописаний многих знаменитых живописцев известно, что нередко они привлекали к работе над своими произведениями учеников и подмастерьев. Однако изображение лиц на портретах маститые художники, как правило, выполняли самостоятельно, не доверяя никому эту самую ответственную часть работы над портретом. Следовательно, анализ гистограмм изображения именно лиц на портретах людей является наиболее точным способом проверки их принадлежности руке одного мастера. Сравнительный анализ картин «Мона Лиза» и «Айзелуортская Мона Лиза»В качестве наглядной иллюстрации возможностей гистограммного метода приведем результаты выполненного с его помощью сравнительного анализа картин «Мона Лиза» и «Айзелуортская Мона Лиза». «Айзелуортская Мона Лиза» – картина, по композиции очень схожая со знаменитой «Джокондой» из Лувра (см. ил. 4). По мнению ряда авторитетных экспертов живописи [15; 9], она является ее более ранней версией и поэтому имеет второе название – «Ранняя Мона Лиза» (Earlier Mona Lisa).
4. Гистограммы цифрового изображения Абсолютно достоверной информации о происхождении этой картины нет. Однако известно, что в 1913 г. английский художник, коллекционер и арт-дилер Хью Блейкер (Hugh Blaker) приобрел это полотно у потомков аристократического рода, который владел им около 100 лет. Блейкер разместил его в своей студии в местечке Айзелуорт (Isleworth) в западной части Лондона. Это название и дало имя данной картине. В годы Первой мировой войны в целях безопасности она была перевезена в Бостонский музей изобразительных искусств в США, а после возвращения в Европу (в 1918 г.) несколько раз меняла своих владельцев. В их числе был известный американский коллекционер Генри Пулитцер (Henry Pulitzer). В 1966 г. он опубликовал книгу, в которой утверждал, что эта картина – единственный реальный портрет Моны (сокращение от мадонны) Лизы Джерардини, супруги флорентийского купца Франческо дель Джокондо. Что касается луврской «Моны Лизы», то, по мнению Пулитцера, хотя она также была создана Леонардо, но является идеализированным портретом какой-то другой женщины. Точку зрения Пулитцера разделяют и некоторые историки искусства, которые считают, что Леонардо да Винчи создал два схожих портрета: известную всем «Мону Лизу» и тот, что обнаружил Блейкер. Возникновение такой гипотезы отнюдь не случайно. Хорошо известно, что в течение своей творческой жизни Леонардо обращался к одним и тем же сюжетам по многу раз. Примером этого являются «парные» картины «Мадонна в скалах» (одна из них находится в Национальной галерее в Лондоне, а другая в Лувре), а также «Мадонна с Младенцем и святой Анной». В последнем случае Леонардо создал в общей сложности три (а по мнению некоторых историков искусства – четыре) такие композиции, но до наших дней дошли только две: «Святая Анна с Мадонной и Младенцем Христом» (в Лувре) и «Мадонна с Младенцем, святой Анной и Иоанном Крестителем» (в Лондонской Национальной галерее). Поэтому нет ничего невероятного в том, что Леонардо мог повторить и сюжет «Моны Лизы». В 1979 г. после смерти Пулитцера картина перешла в собственность Элизабет Мейер (Elizabeth Meyer), его делового партнера. И наконец, уже после ее кончины в 2008 г. картина была приобретена группой коллекционеров из разных стран, которые в 2010 г. учредили некоммерческий фонд «Мона Лиза» со штаб-квартирой в Цюрихе (Швейцария). Несмотря на многократную смену владельцев «Айзелуортской Моны Лизы», в течение последних 35 лет была проведена ее реставрация и масштабные научные исследования (включая рентгеновскую съемку, съемку в УФ- и ИК-лучах, изучение пигментов красок с помощью спектральных методов, а также радиоуглеродный анализ и др. (подробнее см. в [14])). Было выяснено, что все красочные пигменты и грунт картины идентичны материалам, которые использовали в начале XVI в. итальянские художники и сам Леонардо. Кроме того, благодаря углеродному датированию, было определено приблизительное время создания картины: между 1492 и 1652 гг. И хотя такой временной зазор очень широк, он опровергает точку зрения тех специалистов, которые утверждают, что картина является поздней копией луврской «Моны Лизы». Но если даже она была создана не в XVII–XVIII столетиях, а в XVI в., то какие имеются основания считать «Айзелуортскую Мону Лизу» более ранней версией «Джоконды», созданной самим Леонардо да Винчи? Из книги Дж. Вазари «Жизнеописания наиболее знаменитых живописцев, ваятелей и зодчих» известно, что Леонардо начал писать «Мону Лизу» в 1503 г., но «оставил ее незавершенной» [1]. Однако есть свидетельства многих очевидцев, утверждающих, что полностью законченный портрет «некой флорентийской дамы» находился в доме Леонардо в 1517 г., то есть незадолго до его смерти. С учетом того, что луврская «Мона Лиза» является вполне законченным произведением, в данном случае, скорее всего, речь идет о ней. Но тогда о каком портрете говорил Вазари? Сторонники подлинности «Айзелуортской Моны Лизы» уверены, что речь идет именно об этой картине, поскольку как раз она и является незавершенной. Другим аргументом в пользу этой же точки зрения может быть рисунок молодого Рафаэля, который побывал в мастерской Леонардо во Флоренции в 1504 г. (ил. 2). На этом рисунке изображена красивая молодая девушка, позади которой видны колонны какой-то террасы. Но ведь точно такая композиция с колоннами присутствует и на полотне «Ранняя Мона Лиза», в то время как «Мона Лиза» из Лувра имеет с рисунком Рафаэля очень мало общего. По мнению некоторых экспертов, именно эти факты в совокупности с результатами технологических исследований являются достаточно вескими основаниями считать «Айзелуортскую Мону Лизу» более ранней версией луврской «Джоконды». Разобраться в этом вопросе могли бы помочь данные дополнительных экспериментальных исследований. И такие исследования были выполнены авторами статьи при помощи сравнительного анализа цифровых изображений обеих картин (ил. 4). В 1989 г. один из авторов, Дж. Ф. Асмус, получил приглашение от представителя семьи потомков Пулитцера принять участие в исследованиях «Айзелуортской Моны Лизы». Ранее (в середине 1980-х гг.) им была выполнена компьютерная «реставрация» луврской «Моны Лизы», которая позволила получить представление о том, как могла выглядеть эта картина при отсутствии закрывающего ее изображение темного желтого лака и сетки кракелюр [8]. Результаты этих исследований получили широкую известность, поэтому нет ничего удивительного в том, что они стали известны и семейству Пулитцеров. В ходе первого этапа исследований «Айзелуортской Моны Лизы» было проведено детальное исследование ее цифровых изображений и их сравнение с «Моной Лизой» из Лувра. Сначала проводилось сравнение пропорций и особенностей расположения ключевых элементов композиции обеих картин, которое показало, что «Ранняя Мона Лиза» не может являться копией картины из Лувра. Такой вывод был сделан на основании того, что картины значительно отличаются друг от друга пропорциями изображений. Кроме того, их главные оси (имеются в виду оси, которые можно провести по линии глаз (по горизонтали) и через пробор в волосах (по вертикали)) не совпадают (ил. 3) (подробнее см. в [6]). Следующим этапом аналитической работы стало сравнение гистограмм изображений обеих картин. Уже самые первые результаты этих исследований оказались ошеломляющими. Характер распределения и основные параметры гистограмм (математическое ожидание и среднеквадратичное отклонение) в области лица у обеих картин оказались очень близкими (ил. 4). Следовательно, если верна наша теория о том, что гистограммы цифрового изображения картин являются «отпечатками пальцев» их авторов, на основании указанных экспериментальных данных можно сделать вывод о том, что картины «Айзелуортская Мона Лиза» и луврская «Мона Лиза» действительно могли быть созданы одним и тем же художником. Однако для того чтобы сделать подобный вывод более аргументированным, было решено провести дополнительно анализ гистограмм цифровых изображений картин, которые являются наиболее известными копиями «Джоконды». К ним относятся: 1) «Мона Лиза» из Музея Прадо в Мадриде (Испания), 2) «Мона Лиза» из Национальной галереи в Осло (Норвегия), 3) «Мона Лиза» из Художественного музея им. Уолтерса (Walters Art museum) в Балтиморе (США), 4) «Мона Лиза» Рейнольдса (из частного собрания, Великобритания), 5) «Мона Лиза» – копия работы фламандской школы (из частного собрания, Великобритания). Картина из Музея Прадо считается самой ранней копией луврской «Моны Лизы» и, по общему мнению экспертов из Прадо и Лувра, могла быть создана в начале XVI в. одним из двух учеников итальянского живописца – либо Андреа Салаи, который начал работать в мастерской маэстро в 1490 г., либо Франческо Мельци, который присоединился к Леонардо в 1506 г. На картине из Национальной галереи в Осло имеется подпись: «Бернардино Луини, 1525», но историки искусства считают ее автором Филиппа де Шампаня (Philippe de Champaigne) – французского художника эпохи барокко (1602–1674). Портрет из Художественного музея им. Уолтерса, который был приобретен основателем этого музея Генри Уолтерсом (Henry Walters) на аукционе в Лондоне в 1905 г., атрибутируют руке французского живописца-монументалиста, портретиста и декоратора Симона Вуэ (Simon Vouet) (1590–1649). Еще две картины – фламандская «Мона Лиза» и «Мона Лиза» Рейнольдса – это копии XVI и XVII в. соответственно из частных собраний, выполненные неизвестными авторами. Изображения всех перечисленных здесь картин приведены на ил. 5 и 6. Исследование гистограмм их цифровых изображений показало, что все они имеют существенные отличия от гистограммы луврской «Моны Лизы» (в качестве примера на ил. 7 показан характер распределения гистограмм некоторых копий).
5. Копии «Моны Лизы» из Прадо, Художественного музея им. Уолтерса
6. Копия «Моны Лизы» художника фламандской школы (слева) Сравнение данных, приведенных на ил. 4 и 7, наглядно показывает, что гистограммы цифровых изображений всех копий существенно отличаются от гистограмм как луврской «Моны Лизы», так и «Айзелуортской Моны Лизы» (причем указанное отличие имеется не только в характере распределения гистограмм, но и в их основных параметрах). Это выгодно отличает «Айзелуортскую Мону Лизу» от копий «Джоконды». Однако для того, чтобы аутентификация данной картины была еще более корректной, мы провели дополнительно сравнение гистограмм отдельных частей изображенных на всех портретах лиц (зоны бровей, глаз, носа, губ, подбородка и др.). Дело в том, что согласно методу атрибуции картин, впервые предложенному итальянским историком искусства Джованни Морелли (Giovanni Morelli) [13], при изучении картин нужно обращать внимание не столько на анализ композиции в целом и манеру прорисовки, сколько на такие мелочи, как мочки ушей, ногти и т. д. Морелли был убежден, что личность художника раскрывается именно в таких мелких деталях, поскольку и сам художник, и имитатор проявляют индивидуальные особенности техники своей живописи скорее в небрежном штрихе, нежели в аккуратной подписи, которая наносится сознательно. Это связано с тем, что при написании деталей художник расслаблен и действует интуитивно. Поэтому при анализе отдельных мелких деталей на аналогичных по композиции картинах разница в технике разных художников должна проявиться наиболее отчетливо.
7. Гистограммы цифровых изображений луврской «Моны Лизы» (а)
Помимо анализа отдельных деталей было проведено сравнение гистограмм изображений всех указанных выше картин в разных спектральных областях (в синей, зеленой и красной). Некоторые из этих гистограмм приведены на ил. 8.
8. Гистограммы цифровых изображений картин «Мона Лиза» Рейнольдса (а), луврская «Мона Лиза» (б) и «Айзелуортская Мона Лиза» (в) в зеленой области спектра
Как видно из графиков на ил. 7 и 8, во всех случаях имеется высокая корреляция гистограмм «Айзелуортской Моны Лизы» и луврской «Моны Лизы». Указанное сходство становится особенно хорошо заметно, если «наложить» гистограммы этих двух портретов друг на друга (см. ил. 9). И, напротив, при аналогичных действиях при сравнении гистограмм луврской «Джоконды» и ее копий имеются очень существенные различия. Об этом же наглядно свидетельствует и 3D-диаграмма, приведенная на ил. 10.
9. Результат совмещения гистограмм цифровых изображений лиц (в области носа) на картинах «Айзелуортская Мона Лиза» (на заднем плане) и луврская «Мона Лиза» (на переднем плане)
На ней представлены нормированные значения среднеквадратичного отклонения (СКО) гистограмм луврской «Моны Лизы», «Айзелуортской Моны Лизы», копий из музея Прадо и Национальной галереи в Осло, а также копии работы фламандского живописца. По трем осям на диаграмме отложены значения СКО гистограмм всех этих картин в области носа (nose), губ (mouth) и глаз (eyes). Из графика отчетливо видно, что наилучшее соотношение СКО имеют луврская «Джоконда» и «Айзелуортская Мона Лиза». Таким образом, на основании результатов тщательных многолетних исследований цифровых оптических изображений картин «Айзелуортская Мона Лиза» и «Мона Лиза» из Лувра можно сделать вывод о том, что с очень большой долей вероятности оба этих произведения были созданы одним и тем же художником. Но был ли это Леонардо да Винчи? Ответ на этот вопрос выходит за рамки компетенции авторов статьи – ответить на него должны искусствоведы и историки искусства. Однако результаты наших исследований, без сомнения, дают веские аргументы в пользу точки зрения тех специалистов, которые атрибутируют «Айзелуортскую Мону Лизу» руке Леонардо да Винчи. ЗаключениеВ данной статье описан компьютерный метод сравнительного анализа произведений живописи, который может быть полезен для принятия окончательного решения по атрибуции картин в тех спорных ситуациях, когда традиционные методы экспертизы оказываются бессильны. Заметим, что описанный здесь подход недавно был применен авторами статьи для исследования автопортретов голландского художника Рембрандта и показал высокую эффективность. Результаты этой работы будут опубликованы в отдельной статье, но здесь уместно заметить, что имеется четкая корреляция между результатами исследований авторов и данными по атрибуции автопортретов Рембрандта, которые были получены экспертами его живописи с помощью традиционных методов в рамках международного проекта «Rembrandt Research Project» [4]. В заключение нужно сказать о том, что успех дальнейшего развития данного метода будет всецело зависеть от создания полномасштабной базы данных гистограмм в результате детального исследования произведений наиболее известных художников. Это может привести к более точным выводам по атрибуции тех картин, относительно которых мнения искусствоведов и историков живописи в настоящее время расходятся. Библиография1. Вазари Дж. Жизнеописания наиболее знаменитых живописцев, ваятелей и зодчих. М. : Альфа-книга, 2008. 1278 с. 2. Грушников А. В. Аутентификация произведений живописи по цифровым изображениям // Всероссийский журнал научных публикаций. 2011. № 6. C. 5–6. 3. Мурашов Д. М., Березин А. В., Иванова Е. Ю. Сравнение изображений картин по информативным фрагментам // Машинное обучение и анализ данных. Т. 1. № 8. 2014. 4. A Corpus of Rembrandt Paintings IV. Self-portraits. Springer, 2015. 5. Asmus J. F. Computer Image Studies of Rembrandt Self Portraits //Human Vision III. 1992. Vol. 1666, P. 436–445. 6. Asmus J. F. Computer Studies of the Isleworth and Louvre Mona Lisas // Optical Engineering. 1989. Vol. 28. № 7. Р. 800–804. 7. Asmus J. F. Spectral and Spatial Statistics of Raphael Paintings // Applications of Digital Image Processing XVII. 1994. doi: 10.1117/12.186550. 8. Asmus J. F., Bernstein R., Dave J. V., Myers H. J. Computer enhancement of the Mona Lisa // Perspectives in Computing. 1987. Vol. 7. P. 11–22. 9. Átila S. A Jovem Mona Lisa e outras questões curiosas na História da Arte / Rio de Janeiro : História da Arte, 2013. 10. Clark K. Leonardo da Vinci / Cambridge : Univ. Press, 1952. 11. Friedman T., Lurie D. J., Shalom A. Authentication of Rembrandt`s Self-portraits through the use of facial aging analysis // The Israel Medicine Association Journal. 2012.Vol. 14. P. 591–594. 12. Jafarpour S., Polatkan G., Brevdo E., Hughes S., Brasoveanu A., Daubechies I. Stylistic Analysis of Paintings Using Wavelets and Machine Learning // Proceedings of European Signal Processing Conference (EUSIPCO). 2009. 13. Kunstkritische Studien über italienische Malerei. Leipzig. 1890–1893. Bd. 1–3. 14. Leonardo’s Earlier Mona Lisa. 2nd ed. Zurich, 2015. 15. Lorusso S., Natali A. Mona Lisa: a comparative evaluation of the different versions and their copies // Conservation science and Cultural Heritage. 2015. Vol 15. P. 57–84. 16. Lyu S., Rockmore D., Farid H. Digital techniques for art authentication // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2004. Vol. 87. No. 7. P. 1062–1078. 17. Mandelbrot B. The fractal geometry of nature. New York, 1982. 18. Pedretti C. Leonardo: A Study in Chronology and Style. Berkeley : Univ. of Cal. Press, 1973. 19. Shahram M., Stork D. G., Donoho D. Recovering layers of brushstrokes through statistical analysis of color and shape: An application to Van Gogh`s self-portrait with grey fell hat // Proceedings of SPIE/IS&T. 2008. Vol. 6810. P. 68100D–1–8.
При цитировании статьи используйте библиографическую ссылку: Если Вы заметите какую-нибудь ошибку или неточность, просим сообщить об этом администратору сайта. Комментарии (0)
Оставить комментарийЧтобы разместить комментарий, необходимо заполнить маленькую форму ниже.
|
|
Дизайн и верстка: ©Издательство Института имени И.Е.Репина |
|
