O uso de softwares de processamento de imagem na arqueologia

O uso de softwares de processamento de imagem na arqueologia ALDO MALAGÓ1 Introdução entrada é uma imagem, tal como uma fotografia ou quadro de vídeo; a saída do processamento de imagem pode ser uma imagem ou um conjunto de características ou parâmetros relacionados com a imagem. A maioria das técnicas de processamento de imagem envolve o tratamento da mesma como um sinal bidimensional e a aplicação de técnicas de processamento de sinal a ela. No caso especifico de um projeto desenvolvido pelo autor, optou-se por usar os softwares como parte auxiliar de um trabalho em desenvolvimento sobre microartefatos nos sítios Lapa Grande de Taquaraçu, Minas Gerais, e Alice Böer, São Paulo. O tempo desprendido no trabalho manual de contagem de microartefatos é longo e agora trabalha-se com programas de processamento de imagem, entre outras soluções para os problemas recorrentes que se apresentavam na análise do material. Ao se usar os softwares, trabalhamos com o refinamento das condições de captura e tratamento de imagens de microartefatos a fim de se elaborar uma metodologia mais eficiente na etapa de quantificação de amostras, reduzindo o tempo de contagem de amostras de 30 - 60 minutos para apenas alguns segundos, ou processando milhares de imagens de amostras em alguns minutos, sem intervenção humana significativa. Além disso, diversos softwares que poderiam e podem ajudar na apresentação ou na resolução do trabalho foram considerados pelo autor e testados a fim de verificar seu potencial, seus limites e sua complexidade.

Objetivos  Expor e discutir o uso de softwares de processamento de imagens na arqueologia e, de maneira mais ampla, o uso de recursos digitais e tecnologia de ponta para auxiliar o arqueólogo no seu trabalho, na sua pesquisa, aprendizado ou ensino;  Avaliação do potencial de diversos softwares e de seus possíveis usos na arqueologia;  Divulgação dos softwares e de métodos que podem ajudar o arqueólogo no seu trabalho.

Métodos  Uso dos softwares em diversas aplicações arqueológicas, quando possível, e teorização de seu potencial em aplicações da área quando a utilização direta não for possível;

Fonte: Nina Hochreiter

Processamento de imagem é qualquer forma de processamento de sinal para o qual a

A D A, B e C – Fotografias de uma mesma quadra no sítio Abrigo do Alvo, em Analândia, SP tiradas de áreas diferentes.

B

D – Imagem gerada pelo Image Composite Editor, unindo todas as fotos.

C

Ajuste de foco automático CombineZP Manter o foco é um dos problemas quando se lida com imagens microscópicas ou muito ampliadas. Como as apresentações de trabalhos na arqueologia são eminentemente visuais, a capacidade de apresentar uma imagem só, clara e completamente focada, pode se tornar um problema a mais a se resolver. Alguns microscópios vem com um motor interno e o software necessário, tirando dezenas de fotos em focos diferentes e automaticamente juntando essas imagens em uma única imagem clara e focada. No caso de não ter nem o microscópio nem o software com tal função, pode-se tirar fotos multifocais com um aparelho comum e combiná-las com o software livre CombineZP. O trabalho todo pode ser feito em meia hora (considerando que tirar dezenas de fotos em vários focos pode tomar certo tempo) e o resultado são imagens finais claras e multifocais.

 Levantamento de bibliografia onde o uso desses softwares ou de programas similares são utilizados na área;  Levantamento de técnicas de ponta e tendências na grande área de visão computacional e sua potencial aplicação na arqueologia. Fonte: Aldo Malagó

Resultados Quantificação de Imagens ImageJ

Perspectivas de Futuro Visão Computacional: Template Matching and SIFT A técnica de Template Matching e o algoritmo SIFT podem trazer diversos avanços e facilitar os trabalhos de aprendizado, curadoria, identificação e classificação de artefatos. Template Matching é uma técnica em processamento digital de imagens para encontrar partes de uma imagem que correspondem a uma imagem-modelo.

Fonte: Marina Nogueira e Aline Feitoza

O ImageJ é um programa em domínio público, portanto livre e gratuito, escrito em Java por Wayne Rasband do National Institutes of Health (NIH) dos Estados Unidos da América. Ele é capaz de processar milhares de estruturas únicas em uma imagem e contá-las, medi-las e numerá-las, de acordo com critérios estabelecidos pelo usuário, reduzindo o trabalho de quantificação de materiais, como por exemplo grãos, fragmentos ósseos ou qualquer objetos em uma dada imagem (ou conjunto de imagens). Além disso, pode ser usado na reconstrução, em três dimensões, de imagens segmentadas (como em tomografias) ou na captura de objetos e digitalização em 3D utilizando equipamentos de baixo custo (Stierlen, I. P. 3D-Laserscanner).

Detalhe de microartefato do sítio Alice Böer. Na imagem A, o foco da imagem é o gume, na imagem B, o foco é a base e a imagem C é a combinação dos focos das imagens A e B feito pelo programa CombineZP. A qualidade e clareza da imagem final melhora com o número de imagens combinadas.

Foto de sedimento do sítio Alice Böer e suas subsequentes fases de tratamento no ImageJ, e os resultados apresentados de forma visual e quantificados.

Utilizado para a quantificação de polens (Costa et al, 2009) e de células (Abràmoff et al, 2004), o seu uso na arqueologia brasileira permanece largamente inexplorado. Modular por natureza, diversos plugins já foram desenvolvidos para este programa para adaptá-lo a diversas funções e necessidades, e outros podem ser desenvolvidos, o que o torna imensamente versátil. Esta versatilidade se expõe no âmbito que o programa é utilizado: quantificação de pólen, quantificação de superfícies (quando utilizado em conjunto com o plugin TopoJ, que ajuda na análise traceológica (Stevens et al. 2010)) e até na reconstrução em 3D de imagens.

Costura Automática Image Composite Editor Ao fotografar uma paisagem, quadra ou trincheira muito larga, a foto pode não englobar todo o objeto desejado, em outros casos pode ser necessário juntar várias imagens para englobar, em detalhe, todos os objetos. Neste caso, pode ser desejável que as imagens sejam fundidas em uma só imagem, grande e detalhada. Neste caso, a alternativa gratuita é o Image Composite Editor desenvolvido pela Microsoft e distribuído com a licença freeware. Outra alternativa popular, mas paga, é o AutoStitcher, programa desenvolvido pelo desenvolvedor do algoritmo de visão computacional SIFT, David Lowe. Referências Bibliográficas ABRÀMOFF, M.D., Magalhães, P.J. & Ram, S.J., 2004. Image processing with ImageJ. Biophotonics International. COSTA, C.M. & Yang, S., 2009. Counting pollen grains using readily available, free image processing and analysis software. Annals of botany, 104(5), pp.1005–10. KIM, H. Y. 2007. cirateg. Universidade de São Paulo, Escola Politécnica, Laboratório de Processamento de Sinais. Disponível em: http://www.lps.usp.br/~hae/software/cirateg/index.html [Acessado em 14/03/2013]. HADLEY, A. 2010. CombineZP. Disponível em: http://www.hadleyweb.pwp.blueyonder.co.uk/CZP/News.htm [Acessado em 04/02/2013]. Microsoft Image Composite Editor (Versão 1.4.4) [Software]. (2011). Disponível em: http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/groups/ivm/ICE/ [Acessado em 14/03/2013]. RASBAND, W. 1997–2013. ImageJ. Bethesda, MD: National Institutes of Health. Disponível em: http://rsb.info.nih.gov/ij/ [Acessado em 04/02/2013]. SCHINDELIN, Johannes et al (2012) Fiji: an open-source platform for biological-image analysis, Nature Methods 9(7): 676-682. STEVENS, N.E., Harro, D.R. & Hicklin, A., 2010. Practical quantitative lithic use-wear analysis using multiple classifiers. Journal of Archaeological Science, 37(10), pp.2671–2678. STIERN, I. P. 3D-Laserscanner. Disponível em: http://www.stierlen2.homepage.t-online.de/modellbau/3dscanner/scanner-eng.html [Acessado em 16/03/2013].

Já o algoritmo SIFT (Scale-invariant feature transform) funciona da seguinte maneira: para qualquer objeto em uma imagem, os pontos de interesse sobre o objeto podem ser extraídos para fornecer uma "descrição da função" do objeto. Esta descrição, extraída de uma imagem teste ou imagem piloto, pode ser utilizada para identificar o objeto em uma imagem contendo muitos outros objetos. As aplicações deste algoritmo incluem o reconhecimento de objetos, mapeamento e navegação robótica, costura de imagens, modelagem 3D, reconhecimento de gestos, controle de vídeo, identificação individual de animais selvagens e equiparação de movimentos. Se tais tecnologias forem adaptadas, existe a possibilidade para trabalhar com o reconhecimento de tradições cerâmicas e de encaixes de fragmentos e cacos através de padrões de pintura e formas, processando milhares de imagens de peças por segundo, entre outras aplicações na arqueologia. Exemplo de imagem analisada pelo algorítimo SIFT. Características únicas da imagem B são analisadas e reconhecidas na imagem A. Como o grau de semelhança estabelecido foi de 92%, somente algumas características tidas como confiáveis foram marcadas pelo programa. A

B

Fonte: Marina Nogueira e Aline Feitoza

Fonte: Aldo Malagó

Em destaque, osso utilizado como referência pelo programa cirateg para identificar similares. Imagem à direita é a imagem analisada e os resultados aparecem em vermelho.

Conclusões O uso de software de processamento de imagens na arqueologia demonstra grande potencial. A maior vantagem é a simplificação do trabalho de quantificação em diversas áreas, reduzindo horas de trabalho a minutos de processamento. Mas a abordagem deste trabalho só se refere ao aspecto de quantificação de imagens e, em certo grau, da apresentação delas. Ainda permanece intocado neste trabalho o aspecto da digitalização em três dimensões de artefatos e outros usos do processamento de imagem na arqueologia microscópica.

1. Bolsista PIBIC de Iniciação Científica do CNPq, sob orientação do Prof. Dr. Astolfo Gomes Mello Araújo.