Revealing inscriptions obscured by time on an early-modern lead funerary cross using terahertz multispectral imaging
Notice bibliographique
Résumé
The presence of a corrosion layer on lead art and archæological objects can severely impede the interpretation of inscriptions, thus hampering our overall understanding of the object and its context. While the oxidation of lead that dominates corrosion may be chemically reversible via reduction, potentially providing some access to inscriptions otherwise obscured by time, corrosion damage is overall neither entirely reversible nor is the reduction process in all cases easy or feasible to carry out. In this study, by taking advantage of the unique penetration ability of terahertz radiation and the abundant frequency bands covered by a single-cycle terahertz pulse, we perform nondestructive terahertz multispectral imaging to look under the corrosion on a sixteenth century lead funerary cross (croix d'absolution) from Remiremont in Lorraine, France. The multispectral images obtained from various terahertz frequency bands are fed into a judiciously designed post-processing chain for image restoration and enhancement, thus allowing us for the first time to read obscured inscriptions that might have otherwise been lost. Our approach, which brings together in a new way the THz properties of the constituent materials and advanced signal- and image-processing techniques, opens up new perspectives for multi-resolution analysis at terahertz frequencies as a technique in archæometry and will ultimately provide unprecedented information for digital acquisition and documentation, character extraction, classification, and recognition in archæological studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».