Асмус Дж., Парфенов В. А. Лазерные и оптико-электронные методы документирования, анализа и создания копий произведений искусства. СПб. : СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2016. 168 с. 2. Быкова М. А. Компьютерное проектирование в реставрации // Реставрация музейных ценностей. Вестник. М. : 2/2000–1/2001. № 6–7. С. 24–27.
3. Быкова М. А. Реставрация картин и компьютерные технологии // ArtAtelier Marina Bykova. URL: http://www.artatelier.ru/index.php?id=8&cat=21&lib=383 (дата обращения: 07.06.2022).
4. Виллан Ф. Программы спасают фрески. Опубл. в : «Computerworld Poссия». 1 фев. 2000. № 3(212). 27 с. // OSP – Гид по технологиям цифровой трансформации. URL: https://www.osp.ru/cw/2000/03/2722/ (дата обращения: 05. 06. 2022).
5. Грушников А. В. Аутентификация произведений живописи по цифровым изображениям // Всероссийский журнал научных публикаций. 2011. № 6. C. 5–6.
6. Иттен И. Основы цвета. URL: http://www.snlp.org.ru/ (дата обращения: 22.11.19).
7. Кастальская-Бороздина Н. К. Способ исследования произведений живописи на предмет их подлинности и сохранности // PatentDB. Патент 2297725. URL: https://patentdb.ru/patent/2297725 (дата обращения: 22.11.2019).
8. Кастальская-Бороздина Н. К. «Способ идентификации произведений живописи на предмет их авторства» [Электронный ресурс] PatentDB. Патент 2333613. URL: https://patentdb.ru/patent/2333613 (дата обращения: 05.06.2022).
9. Кастальская-Бороздина Н. К. «Способ исследования и идентификации живописных произведений культуры» // PatentDB. Патент 2533319. URL: https://patentdb.ru/patent/2533319 (дата обращения: 05.06.2022).
10. Козак Ю. Г. Детский портрет «Мальчик с ружьем» // Художественное наследие / РИО. ГосНИИР. М. : 2006. Вып. №23(53). 194 с. с. 111–116.
11. Кокошкин А. В., Коротков В. А., Коротков К. В., Новичихин Е. П. Применение методов цифровой обработки изображений для целей реставрации объектов изобразительного искусства // Журнал радиоэлектроники. 2018. Вып. 9. С. 1–16.
12. Лемытская Д. Е. Информационные технологии в реставрации архитектурного наследия : учебное пособие / Д. Е. Лемытская. Красноярск : Сиб. федер. ун-т, 2020. 36 с.
13. Мурашов Д. М., Березин А. В., Иванова Е.Ю. Сравнение изображений картин по информативным фрагментам // Машинное обучение и анализ данных. Т. 1, № 8. 2014.
14. «Ночной дозор» восстановлен в оригинальном размере // Архив (artchive.ru). URL: https://artchive.ru/news/4678~Nochnoj_dozor_vosstanovlen_v_original'nom_razmere?ysclid=liw4zr5me8193485713 (дата обращения: 20.06.2022).
15. Реставраторы вернули в Ассизи фрески Джотто и Чимабуэ // lenta.ru : [новостная лента]. URL: https://lenta.ru/news/2006/04/06/assisi/ (дата обращения: 07.06.2022).
16. Самохин А. Восстание подлинников // Культура. Духовное пространство русской Евразии. 2015. Вып. 34. 12 с.
17. Фирсова О. Л., Шестопалова; Анисимова Т. И., Зотов А. В., Поневаж В. П., Чумаков П. Ф. Использование компьютерной технологии при реставрации живописи XIV в. церкви Успения на Волотовом поле // Материалы Междунар. науч.-практ. конф. М. : Индрик, 2005. 304 с. С. 20–25.
18. A Day of Memory in Assisi // ItalianNotebook. URL: http://www.italiannotebook.com/events/assisi-earthquake/ (дата обращения: 05.06.2022).
19. Asmus J. F, Bernstein R., Dave J. V, Myer H. J. Computer enhancement of the Mona Lisa // Perspectives in Computing. Vol. 7. P. 11–22 (1987).
20. Asmus J., Parfenov V. Characterization of Rembrandt self-portraits through digital-chiaroscuro statistics // Journal of Cultural Heritage. Vol. 38, July–August 2019, P. 167–173. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1296207418303716?via%3Dihub (дата обращения: 20.11.2019).
21. Earthquake Restoration in Assisi and New Challenges in Emilia-Romagna. URL: https://www.annesitaly.com/2012/06/11/earthquake-restoration-in-assisi-and-new-challenges-in-emilia-romagna/ (дата обращения: 05.06.2022).
22. 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.
23. Jafarpour S., Polatkan G., Brevdo E., Hughes S. , Brasoveanu A., Daubechies I. Stylistic analysis of paintings using wavelets and machine learning. P. 1220–1224 in 17th European signal processing conference (EUSIPCO 2009) (Glasgow, Scotland, 24–28 August 2009). IEEE (Piscataway, NJ), 2009.
24. Johnson C. R., Hendriks E., Berezhnoy I. J., Brevdo E., Hughes S. M., Daubechies I., Li J., Postma E., Wang J. Z. Image processing for artist identification computerized analysis of Vincent van Gogh’s painting brushstrokes // IEEE Signal Process. 2008. N 25(4). P. 37–48.
25. 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.
26. Mandelbrot B. The fractal geometry of nature. New York. 1982.
27. Missing pieces of The Night Watch // Rijksmuseum. URL: https://www.rijksmuseum.nl/en/stories/operation-night-watch/story/missing-pieces (дата обращения: 05.06.2022).
28. Rembrandt's The Night Watch painting restored by AI // BBC. URL: https://www.bbc.co.uk/news/technology-57588270 (дата обращения: 05.06.2022).
29. Trentelman K., Janssen K., Snickt G., van der, Szafran Y., Woollett A. T., Dik J. Rembrandt’s An Old Man in Military Costume: the underlying image re-examined // Applied Physics A (2015) 121:801–811. DOI: 10.1007/s00339-015-9426-3
30. Unveiling the invisible: mathematical methods for restoring and interpreting illuminated manuscripts Heritage science journal. URL: https://heritagesciencejournal.springeropen.com/articles/10.1186/s40494-018-0216-z#Sec6 (дата обращения: 05.06.2022).
; 
