2025
Technical advantages bridging the preservation limits of painted decoration of Neolithic ceramic figurines
KAŇÁKOVÁ HLADÍKOVÁ, Ludmila; Vojtěch NOSEK; Martin KOŠŤÁL; Attila KREITER; László ELŐD ARADI et. al.Základní údaje
Originální název
Technical advantages bridging the preservation limits of painted decoration of Neolithic ceramic figurines
Název česky
Technické postupy přemosťující omezení dochování malované výzdoby neolitických keramických figurek
Autoři
Vydání
VIRTUAL ARCHAEOLOGY REVIEW, Valencia, UNIV POLITECNICA VALENCIA, EDITORIAL UPV, 2025, 1989-9947
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
60102 Archaeology
Stát vydavatele
Španělsko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 1.600 v roce 2024
Organizační jednotka
Filozofická fakulta
UT WoS
001544979300009
EID Scopus
2-s2.0-105011867714
Klíčová slova česky
D stretch analýza obrazu; neolitické figurky; malba; pigmenty; střední Evropa
Klíčová slova anglicky
DStretch image analysis; Neolithic figurines; paintings; pigments; Central Europe
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 16. 10. 2025 11:56, Mgr. Ester Gaja Pučálková, Ph.D.
V originále
Painting on ceramic objects is one of the most outstanding features of visual narration of the Neolithic material culture in Southeastern and partly in Central Europe. Unfortunately, post-firing painting is usually poorly preserved due to deposition conditions. Moreover, it may have been damaged or contaminated during post-excavation and conservation processes in the past. New methods of visual detection of pigment traces bring about a higher success rate in the identification of pigment traces and the reconstruction of motifs, leading to both more targeted protection without contaminants and a broader understanding of the motifs preferred by Neolithic societies in their narrative expression. Decorrelation algorithms have been widely used to analyse rock art and wall paintings, but their application to fragile pigments on mobile artefacts remains limited. DStretch, a key tool in this process, enhances colour contrasts in digital images to detect faint pigment traces, which are often overlooked in standard macroscopic analysis. By applying DStretch to high-resolution photographs or 3D model textures, we can identify pigment residues without damaging the object. The algorithm’s versatility extends to different colour channels, making it possible to detect subtle traces across different pigments, improving overall data preservation and analysis.378 fragments of Neolithic ceramic figurines from the Lengyel culture site Těšetice-Kyjovice – Sutny, the largest known collection in central Europe, have been analysed. The DStretch results were verified using reflected-light microscopy, and samples of the most commonly used pigments were analysed by Raman spectroscopy. Previously, painting the figurines was considered a minor practice, amounting to 25 % of the collection at most. Using our methods, it is revealed that almost 60 % of figurines were painted, despite the intensive removal of pigments during post-excavation surface cleaning. New data on the structure and origin of pigments were collected as well as data concerning the nature of the motifs.
Česky
Malba na keramických předmětech je jedním z nejvýraznějších rysů vizuální narace na neolitické hmotné kultuře v jihovýchodní a částečně i střední Evropě. Malba po vypálení je bohužel obvykle špatně zachována kvůli podmínkám uložení. Navíc mohla být poškozena nebo kontaminována během procesů po vykopávkách a konzervaci v minulosti. Nové metody vizuální detekce stop pigmentu přinášejí vyšší úspěšnost v identifikaci stop pigmentu a rekonstrukci motivů, což vede jak k cílenější ochraně bez kontaminantů, tak k širšímu pochopení motivů, které neolitické společnosti preferovaly ve svém narativním vyjádření. Dekorelační algoritmy se široce používají k analýze skalního umění a nástěnných maleb, ale jejich použití na křehké pigmenty na mobilních artefaktech zůstává omezené. DStretch, klíčový nástroj v tomto procesu, zvyšuje barevné kontrasty v digitálních snímcích a detekuje slabé stopy pigmentu, které jsou při standardní makroskopické analýze často přehlíženy. Aplikací DStretch na fotografie s vysokým rozlišením nebo textury 3D modelů můžeme identifikovat zbytky pigmentu, aniž bychom poškodili předmět. Všestrannost algoritmu se rozšiřuje na různé barevné kanály, což umožňuje detekovat jemné stopy napříč různými pigmenty, čímž se zlepšuje celkové uchovávání a analýza dat. Bylo analyzováno 378 fragmentů neolitických keramických figurek z lokality lengyelské kultury Těšetice-Kyjovice – Sutny, největší známé sbírky ve střední Evropě. Výsledky DStretch byly ověřeny pomocí mikroskopie v odraženém světle a vzorky nejčastěji používaných pigmentů byly analyzovány Ramanovou spektroskopií. Dříve bylo malování figurek považováno za méně významnou praxi a tvořilo maximálně 25 % souboru fragmentů. Pomocí našich metod se ukázalo, že téměř 60 % figurek bylo malováno, a to i přes intenzivní odstraňování pigmentů během čištění povrchu po vykopávkách. Byly shromážděny nové údaje o struktuře a původu pigmentů a také údaje o povaze motivů.
Návaznosti
| GA22-28334S, projekt VaV |
|