Extensión DStretch del software Image-J. Avance de resultados

Extensión DStretch del software Image-J. Avance de resultados en el Arte Rupestre de la Región de Murcia DStretch extension of Image-J software. Preliminary results in the Rock Art of the

Region of Murcia.

Elia Quesada Martínez

Agencia de Cooperación Internacional al Desarrollo (AECID). Centro de Estudios de Prehistoria y

Arte Rupestre, Comunidad Autónoma de la Región de Murcia. [email protected]

Resumen

En este artículo se presenta la extensión DStretch de Image- J, como una herramienta útil

para la investigación y documentación del arte rupestre a través del análisis de imágenes

multiespectrales. Siguiendo una metodología común en este tipo de estudios, el funcionamiento

del programa responde básicamente a la descomposición en bandas RGB de la imagen original y

a la aplicación de una serie de operaciones matemáticas estadísticas (algoritmo de decorrelación)

sobre la información cuantitativa contenida en ella. El resultado es la obtención de una segunda

imagen en falso color que posibilita la visualización de motivos anteriormente difíciles de percibir

por el ojo humano, así como la distinción entre diferentes superposiciones y clases de pigmentos

utilizados en los paneles.

Palabras clave

Imágenes multiespectrales, plug-in DStretch, algoritmo de decorrelación, espacio-color,

documentación y preservación del arte rupestre.

Abstract

The extension of Image-J software, Dstretch, is presented as a useful tool for researching

and documentating rock art, via the analysis of multispectral images. According to a common

methodology in such surveys, the program mainly responds to the RGB bands decomposition of

the source image and to the application of a range of statistical mathematical operations

(decorrelation algorithm) over the quantitative data contained therein. The ultimate objective is the

obtaining of a second false-color image that allows the visualization of motifs previously difficult to

discern by the human eye, as well as distinguishing between superpositions and different types of

pigments used in the panels.

Key words

Multispectral images, DStretch plug-in, decorrelation algorithm, colorspaces, rock art

preservation and documentation.

http://www.museosdemurcia.com/rupestre/cuadernos/v5.htm 14

Cuadernos de Arte Rupestre Número 5• Año 2008-2010 • ISSN 1699-0889 (Páginas 14·47)

Rock Art Papers

Entregado: Mayo 2008. Aceptado: Noviembre 2008.

mailto:[email protected]

http://www.museosdemurcia.com/rupestre/cuadernos/v5.htm

Extensión DStretch del software Image-J. Avance de resultados en el Arte Rupestre de la Región de Murcia Elia Quesada Martínez

Cuadernos de Arte Rupestre Número 5• Año 2008 -2010 • ISSN 1699-0889 (Páginas 14 · 47) 15

1. INTRODUCCIÓN15

La iniciativa de la Dirección General de Bellas Artes y Bienes Culturales, de la

Consejería de Cultura y Turismo, ha hecho posible esta publicación electrónica del

avance de las primeras aplicaciones de DStretch en la Región de Murcia. Igualmente

relevante ha sido la ayuda y disponibilidad incondicional ofrecida por el Dr. Harman,

creador y principal responsable del desarrollo de esta aplicación para el programa Image-

J.

Las técnicas digitales de obtención de imágenes han supuesto un gran avance

respecto a los antiguos métodos tradicionales de registro de arte rupestre. Quedaron

atrás los métodos de obtención de calcos directos de las pinturas, ya que sus resultados

respondían en gran medida a la visión subjetiva del investigador durante el proceso de

restitución, y su modo de realización constituía un factor de deterioro por la permanencia

más o menos continuada en los lugares de estudio. Hoy día contamos con metodologías

y técnicas más fiables, y menos invasivas (Lorblanchet, 1995; Rogerio-Candelera et al.,

2010).

La fotografía digital y la aplicación de programas informáticos de tratamiento de

imágenes ofrecen resultados más exhaustivos en el análisis de la información contenida

en ellas, así como una mayor agilidad en los métodos de gestión y el abaratamiento del

coste del proceso de documentación gráfica. El fenómeno de la digitalización de la

imagen ha aportado la técnica para la realización de calcos digitales y el desarrollo de

nuevos métodos de registro espacial de los emplazamientos, como las recreaciones en

360º de los abrigos. Todo ello ha supuesto un gran avance tanto en las intervenciones

indirectas, no agresivas, como en la puesta en valor de las estaciones y la difusión de

aquellas de más difícil acceso.

En la actualidad son varios los investigadores de arte rupestre de la Península que

trabajan en esta línea, tanto en la obtención de calcos digitales (López-Montalvo, E. y

Domingo Sanz, I.; Martínez Valle, R. y Guillem Calatayud, P. M., 2010) como en el

estudio de la ejecución técnica de las pinturas a través de macro y microfotografía

estereoscópica.



Otros profesionales sin embargo han centrado su atención en el análisis de

imágenes multiespectrales, obteniendo resultados interesantes respecto a la

identificación de motivos rupestres por medio de la descomposición de la imagen en

bandas RGB (Red-Green-Blue), y su tratamiento a través de una serie de operaciones

algorítmicas (Vicent et al. 1996).

La extensión DStretch de Image- J constituye una herramienta de automatización

para la aplicación de estos cálculos matemáticos sobre la imagen, de cuyos resultados se

infieren otro tipo de análisis como los que atañen a la ejecución técnica de los motivos, el

contraste entre pigmentos o superposiciones y sus consiguientes aproximaciones

cronológicas, o la posible determinación de las causas de degradación y alteración de los

soportes. Por esto consideramos DStretch como aplicación fundamental para el estudio

del arte rupestre. Se trata de un método de documentación indirecto, de invasividad nula,

y que supone una contribución indiscutible a la conservación, protección y visualización

de las representaciones para futuras investigaciones (Solís Delgado, M. 2009).

2. CONCEPTOS

El material básico de trabajo de la extensión DStretch es la fotografía digital. La

información cuantitativa que obtenemos de una imagen digital parte del concepto de

reflectancia, definida como la cantidad de radiaciones que refleja un material y la cantidad

de energía que éste recibe para una longitud de onda determinada.

En un mismo objeto o superficie, esta reflectancia varía en función del espectro

electromagnético en el que estamos trabajando (visible, infrarrojo, ultravioleta, rayos X),

de las propiedades físico-químicas de los objetos y del soporte, y de la intensidad y el

ángulo de luz incidente en un momento determinado. Estos distintos elementos que

componen una imagen digital aparecen ordenados en una matriz bidimensional (3x3) de

puntos (píxeles), que proporciona los datos relevantes para realizar análisis cuantitativos

sobre la imagen (Vicent et al. 1996).

En resumen, cada uno de estos píxeles representa un punto de la imagen real y

contiene un valor finito del mismo, que varía dependiendo de la reflectividad de la

superficie según las diferentes longitudes de onda (Torres Arjona, J., 2010).



2.1. Algoritmo de Decorrelación

Los primeros algoritmos empleados para mejorar la calidad de las imágenes

digitales se desarrollaron en los años 60, posteriormente su ámbito de aplicación se fue

extendiendo a los campos de la Medicina y la Astronomía, al tiempo que los

procesadores digitales experimentaban un importante aumento de su capacidad de

cálculo. Sin embargo, respecto a la investigación del arte rupestre la aplicación del

algoritmo de decorrelación es más reciente, su uso se ha generalizado en el estudio de

imágenes multiespectrales por el alto grado de correlación que éstas poseen entre sus

diferentes canales, lo cual facilita el análisis de la información a través del manejo de

diferentes variables y amplía el campo de visión de los motivos más allá de las

limitaciones del ojo humano (ib.).

Este tipo de algoritmo matemático surgió como una combinación de dos técnicas de

transformación: la Transformación a Componentes Principales y la Transformación

Karhunen-Loeve (1955). En la primera los cálculos se realizan a partir de la matriz de

correlación de los datos originales, mientras que en la segunda transformación los

resultados se obtienen de la matriz de covarianza. Actualmente el término de

Transformación a Componentes Principales se ha generalizado para definir los

resultados de ambas transformaciones (Alley, Ronald.E., 1996).

La principal ventaja que ofrece la extensión DStretch es la ejecución automatizada

de las operaciones matemáticas propias de este algoritmo: sobre la imagen original se

genera una transformación a falso color de la misma que mantiene los valores de los

píxeles de entrada.

Los cambios en el color se realizan por la interacción de las matrices de

decorrelación mencionadas (covarianza y correlación), que originan una rotación lineal

en el espacio vectorial en función de la relación existente entre las variables. Estas

modificaciones pueden ser complementadas con otras herramientas de ajuste como el

autocontraste, balance de color, regulación de la iluminación, etc. En el primer supuesto,

la opción de covarianza muestra la relación lineal entre dos variables bidimensionales de

la imagen (dirección), mientras que la opción de correlación refleja cómo la alteración de

una de las variables afecta a otra (fuerza) (Fig.1).



(Fig.1) La correlación entre variables puede ser fuerte o débil en función de la proximidad existente entre los

puntos de la nube.

Como ejemplos respectivos, se podría medir la intensidad de color de forma

bidimensional o el nivel de relación entre la intensidad de color y su tendencia hacia el

negro (Gutiérrez Calvache et al., 2009).

Estas modificaciones generan una imagen de salida con nuevos ejes directores y

un número menor de variables que ya no están correlacionadas y en las que se puede

trabajar con los distintos grados de correlación entre ellas. El fin último de todo esto sería

conseguir una imagen final que mantenga una distribución de píxeles coherente respecto

al color, intensidad y saturación de la imagen original (Rogerio-Candelera et al., 2010).

Información más detallada del funcionamiento del algoritmo de recorrelación en:

http://eospso.gsfc.nasa.gov/eos_homepage/for_scientists/atbd/docs/ASTER/atbd-ast-06.pdf.

3. EL PROCESO DE DOCUMENTACIÓN FOTOGRÁFICA

Para la obtención de resultados óptimos en el posterior tratamiento de la imagen, se

recomienda el empleo de cámaras fotográficas digitales con un sensor de tamaño óptimo

(D-SLR) y una alta resolución (megapíxeles), utilizando siempre el máximo potencial que

ofrece la cámara. Aunque el plug-in trabaja con formatos TIFF y JPEG, es aconsejable

realizar la documentación previa en formato RAW, ya que así conservamos una mayor

cantidad de información en el registro de la imagen y reducimos las distorsiones

provocadas por una calibración inapropiada de la cámara. Además, para evitar la

1. Correlación directa. Al aumentar una variable aumenta la otra. La nube de puntos está en dirección creciente.

2. Correlación inversa. Al aumentar una variable, disminuye la otra. La nube de puntos se distribuye en sentido decreciente.

3. Incorrelación. No existe dependencia entre las variables. La nube de puntos es redondeada.

http://eospso.gsfc.nasa.gov/eos_homepage/for_scientists/atbd/docs/ASTER/atbd-ast-06.pdf



contaminación excesiva en la imagen se debe seleccionar el menor ISO posible y evitar

el sol directo en las superficies.

Atendiendo al posicionamiento de la cámara, en la toma fotográfica el plano del

sensor se situará en perpendicular al plano de representación de los motivos. Si este

último varía en exceso por las irregularidades de la superficie, conviene realizar un

encuadre medio del plano general predominante en el panel. Por otro lado, la toma de

macrofotografías de algunos motivos resultará de gran utilidad, sobre todo en los casos

que presenten una mayor degradación, ya que así aumentaremos la definición de

detalles y con ello, las posibilidades de obtener mejores resultados tras el tratamiento de

la imagen.

La obturación o apertura de diafragma aconsejable es de 8 (F) hacia arriba,

moviéndonos en un rango de entre 8 y 16 (F), consiguiendo así una profundidad de

campo adecuada, pero al mismo tiempo condicionándonos en el uso obligado de un

trípode para evitar trepidaciones en la imagen. La utilización de un disparador remoto

resulta de utilidad en estos casos en los que cualquier movimiento puede interferir en la

calidad de la imagen.

Finalmente, descartaremos el uso de flash y estudiaremos el momento del día más

apropiado para la documentación en función de la iluminación natural que recibe el

abrigo. Según los casos, nos interesará bien por la mañana antes de la salida del sol, al

atardecer o en cualquier momento en que la luz no incida directamente en las superficies,

aunque debe aportar suficiente claridad para la toma. Cuando sea inevitable recurrir a

una luz dirigida, se recomienda que ésta sea blanca y difusa. Las lámparas de leds

ofrecen buenos resultados, pudiendo mejorar su efecto con el uso de pantallas reflectoras

color plata o de piezas textiles que ayudarán a dirigir y difuminar la iluminación sobre la

superficie. En cualquier caso siempre es preferible el uso de luz natural.

Para favorecer la identificación del pigmento y del soporte, así como de otro tipo de

alteraciones, resulta indispensable el uso de una escala de color estandarizada (IFRAO,

International Federation of Rock Art Organization) en el momento de obtener los datos

fotográficos. En este artículo la escala se ha omitido la mayoría de las veces con el fin de

ofrecer una visualización completa de los motivos. Si la iluminación no es homogénea, la

escala ha de colocarse en la zona mejor iluminada y alineada de forma paralela al plano



predominante del motivo. Debe estar impresa en papel mate, aunque siempre se

atenderá a la posible reflexión causada por las variaciones de luz (Bednarik, R.G. 1996).

Otra cuestión a tener en cuenta es la distorsión geométrica que se produce cuando

realizamos una fotografía y proyectamos una escena tridimensional sobre un plano

(sensor). Es decir, cuando pasamos de una perspectiva cónica a una ortogonal

generando deformaciones en los elementos más alejados del centro. Por otro lado, el

diseño de la lente utilizada también produce distorsiones en la imagen, en forma de barril

o de acerico, que resultan muy acusadas en el caso de los objetivos angulares y que se

pueden mermar con la corrección de la focal del objetivo. Las opciones de “corrección de

lente” de los programas de tratamiento de imágenes como Photoshop o Adobe Camera

RAW, entre otros, facilitan la restitución de la perspectiva y distorsión geométrica,

aunque existen otros softwares específicos para levantamientos fotogramétricos que

utilizan cálculos algorítmicos para la corrección de estas distorsiones (LensDoc Filter de

Photoshop), incluso los hay que producen verdaderos cambios en la dirección de

observación (PTLens, PTGui,...) (Luijk, G., 2008). En esta línea, el programa Image-J

cuenta con el plugin Polar Transformer, el cual trabaja con imágenes RGB para la

transformación de coordenadas polares a cartesianas, aunque su viabilidad queda

pendiente de constatación en estas páginas.

En última instancia, un detalle a considerar en el tratamiento de imágenes digitales

es la correcta calibración del color del monitor con el que estamos trabajando, procurando

evitar distorsiones cromáticas que incidan en nuestra percepción de los resultados.

4. DSTRETCH

El software Image-J ha sido diseñado principalmente para el tratamiento de

imágenes en los campos de la investigación aeroespacial y médica, en productos

digitales procedentes de satélites, microscopios y rayos X, entre otros. El programa se ha

creado en lenguaje Java, por lo que resulta compatible con cualquier sistema operativo y

es de libre acceso. Al mismo tiempo, ofrece una gran versatilidad de herramientas y se

encuentra en continuo desarrollo gracias a la creación constante de nuevas extensiones y

plug-ins aportados por numerosos profesionales e investigadores interesados. El Dr. J.

Harman ha desarrollado la extensión DStretch para su uso específico en el tratamiento



digital de imágenes de pinturas rupestres, cuyas características principales de

funcionamiento se ofrecen en las siguientes líneas.

Para un óptimo tratamiento de las imágenes se recomienda el uso del formato TIFF

o JPEG, sobre todo del primero de ellos porque implica una menor compresión de la

información.

El cálculo automático del algoritmo de decorrelación en la imagen se ejecuta al

seleccionar los comandos de espacio-color, a través de los cuales el programa calcula la

matriz de covarianza (ó correlación) de los colores. Si seleccionamos un área

determinada, el cómputo de píxeles se realiza sobre la misma aunque la transformación

se aplica a toda la imagen, pudiendo excluir así la información confusa o innecesaria

presente en algunas zonas, como arbustos, plantas u otro tipo de elementos ajenos a

nuestro interés. Entre las opciones de espacio-color se encuentran los estándar RGB y

LAB, así como otras variaciones de los espacios YUV ó LAB (YDS, YBR, YBK, LDS,

LRE), todos ellos creados a partir de su contrastada funcionalidad en el tratamiento de las

pinturas rupestres. Cada uno opera realzando diferentes tonalidades y se pueden

agrupar, a grosso modo, en aquellos que funcionan bien con amarillos débiles, otros que

ofrecen rojos espectaculares y los que destacan los tonos negros y azulados. Además

este plug-in permite crear espacios de color definidos por el usuario y controlar el

contraste entre las tonalidades resultantes.

La imagen original se verá modificada en función de la distribución de sus colores,

del espacio-color seleccionado y si activamos o no la opción de “normalización” de los

colores correlacionados, que consiste en una operación inversa para “mapear” (mapper)

de nuevo el color hacia una aproximación de los valores originales. Todas estas

transformaciones se pueden guardar en un archivo de texto para su posterior aplicación

en otras imágenes y crear así flujos de trabajo mecanizados.

En definitiva, la fotografía digital y el análisis de imágenes multiespectrales han

supuesto un gran avance en la investigación actual del arte rupestre, frente a las

cuestionadas técnicas tradicionales de documentación. La separación de la imagen en

bandas del espectro visible RGB (Red-Green-Blue), unido a los tratamientos digitales

mediante la aplicación de filtros, la manipulación de variables determinadas y el control

de otros parámetros como el contraste, los tonos o la saturación, ofrecen múltiples



posibilidades para la visualización de los motivos rupestres que se encuentran fuera del

campo de visión humano (Vicent et al. 1996; Torres Arjona, J., 2010). En este sentido, la

aplicación DStretch de Image-J constituye una herramienta específica y versátil para el

tratamiento digital de las pinturas, de fácil manejo para los investigadores de arte rupestre

y que elude la elaboración manual de complejos cálculos matemáticos (Fig. 2).

Fig. 2. Pantallas de trabajo de DStretch sobre una imagen de la Cueva del Humo (Peñarrubia, Cehegín.

Murcia).

5. ANTECEDENTES EN LA APLICACIÓN DE DSTRETCH

Los primeros ejemplos de la aplicación Dstretch en arte rupestre se han realizado

por parte de su creador. Aunque los trabajos del Dr. Harman se han centrado

principalmente en el arte nativo de Baja California (2009), Nuevo Méjico (2008) y Nevada

(2007), también ha experimentado con algunos ejemplos del Tassili N´Ajjer (Argelia) y ha

popularizado la aplicación del programa entre el grupo de investigación del arte rupestre

de Kondoa-Irangui (Tanzania Central), declarado patrimonio de la Humanidad por la

UNESCO (http://www.racctz.org). La visualización y explicación detallada de su trabajo

puede consultarse en http://www.dstretch.com/Presentations.html, y otros ejemplos en

http://www.flickr.com.

http://www.racctz.org/

http://www.dstretch.com/Presentations.html

http://www.flickr.com/



Por otro lado, los investigadores cubanos Divaldo A. Gutiérrez Calvache y José B.

González Tendero, entre otros, instruidos por el Prof. Rubén Manzanilla de Instituto

Nacional de Antropología e Historia (INAH) de la Ciudad de México, han aplicado este

sistema en las pinturas rupestres de Cueva de Camila, Minas de Matahambre (Pinar del

Río, Cuba), obteniendo resultados satisfactorios según sus publicaciones

(http://www.rupestreweb.info/dstretch-cuba.html).

En Europa, hasta la fecha, sólo sabemos sobre la utilización del programa en

España, concretamente en la Región de Murcia. El conocimiento de DStretch y su

aplicación en el arte rupestre de este marco territorial va unido a los estudios de registro y

documentación del abrigo Riquelme, en el término municipal de Jumilla. En esta primera

iniciativa (Diciembre de 2009) se obtuvieron resultados exitosos que fueron

posteriormente expuestos en el II Congreso de Arte Rupestre Esquemático de la

Península Ibérica (Comarca de Los Vélez, Almería) , en mayo de 2010, y que

despertaron un interés inmediato por parte de los especialistas asistentes, tanto

regionales como nacionales. La ejecución de los trabajos se llevó a cabo a través de la

colaboración de investigadores del Museo Arqueológico Municipal Jerónimo Molina

(Jumilla) y del Centro de estudios de Prehistoria y Arte Rupestre de la Comunidad

Autónoma de la Región de Murcia. La valoración final fue interesante, sobre todo en

cuanto al registro minucioso de motivos esquemáticos de difícil visualización o

parcialmente ocultos, en algunos casos bícromos, que se veían afectados por una

potente formación de neocalcita, llegando a contabilizarse unos 48 registros

perfectamente individualizados (Medina Ruiz, et al. (2011), San Nicolás del Toro

(comunicación personal).

Actualmente se sigue trabajando en la aplicación del programa en ésta y en otras

estaciones rupestres de la región.

Lám. 1 y 2. Motivo del abrigo Riquelme (Jumilla). Obsérvese la variación del histograma entre la imagen original y la tratada con DStretch, aplicando una matriz prestablecida CRGB. Imagen sin tratar cedida por

Antonio Javier Medina Ruiz.

http://www.rupestreweb.info/dstretch-cuba.html



Histograma Lám.1 y 2

6. ARTE RUPESTRE DE LA REGIÓN DE MURCIA

Se ha considerado oportuno exponer una breve contextualización general de las

pinturas trabajadas en este artículo con el fin de ofrecer un marco analítico más completo,

y facilitar una mejor interpretación de los motivos y técnicas pictóricas presentes en las

imágenes.

El arte rupestre de la Región de Murcia queda incluido dentro del Arte Rupestre del

Arco Mediterráneo, el cual fue declarado Patrimonio Mundial por la UNESCO en 1998.

Actualmente se han contabilizado alrededor de 131 abrigos con pinturas, los cuales

presentan características comunes a otras manifestaciones presentes desde las Sierras

del Prepirineo de Huesca hasta Andalucía oriental, constituyendo el conjunto de pinturas

rupestres más grande de Europa. La mayor parte de los ejemplos aquí expuestos se

sitúan en el territorio de la Comarca del Noroeste de la Región, donde proliferan las

manifestaciones pictóricas en abrigos al aire libre que flanquean importantes vías de

comunicación naturales (San Nicolás, en prensa, 2010; Martínez Valle, R y Guillem

Calatayud, P. M., 2010).

Estas representaciones responden a una amplia cronología que abarca desde el

Paleolítico superior hasta Edad Moderna, con un claro predominio del arte rupestre

postpaleolítico y dentro de éste, del arte rupestre esquemático sobre el levantino,

habiéndose identificado también algunos casos de emplazamientos mixtos.

La mayoría de las manifestaciones se encuentran en los macizos del Altiplano

(formación Prebética), Segura y Noroeste de la Región (Subbético), los cuales discurren

en sentido general NE-SO. Existen algunas pautas generales en la elección de los

lugares de representación como la escasa profundidad de los abrigos, en su mayoría de



naturaleza caliza, y una altura media oscilante entre los 400 y 1.200 m.s.n.m., aunque la

orientación, morfología y altitud de los sitios varían también según los estilos. En cuanto a

la naturaleza geológica de los soportes, en determinadas zonas de la región las

formaciones calizas alternan con minerales dolomíticos, como en el Cañón de

Almadenes, donde la abundante afluencia de agua resulta el factor condicionante más

importante en detrimento de la visibilidad estratégica.

En las sierras interiores de Carrascoy y Espuña existe otro tipo de hábitats en

cuevas, así como algunas representaciones de arte paleolítico y otros de época histórica,

que se presentan en un porcentaje minoritario en la región (San Nicolás, en prensa,

2010).

6.1. Períodos estilísticos

Una gran parte de las pictografías coinciden con los estilos mayoritarios

identificados en el Arte Rupestre del Arco Mediterráneo.

Las figuras atribuidas al Arte Naturalista Levantino suelen localizarse en los

conjuntos del noroeste de la región, exceptuando algún caso polémico como en las

cuevas de Peña Rubia (Cehegín), donde aún se discute la catalogación estilística de sus

motivos. Normalmente este estilo pictórico se registra en abrigos poco profundos y ha

sido adscrito cronológicamente a un período Neolítico, aunque existen discrepancias

entre algunos investigadores que lo identifican con un arte epipaleolítico de grupos

cazadores-recolectores. Generalmente presenta una ejecución detallista de sus motivos,

con proporciones y volúmenes sumamente cuidados, sobre todo en las figuras de

zoomorfos, y cierta estilización en la anatomía de los antropomorfos (Alonso y Grimal,

1996; Mateo Saura, 1996; Berrocal, M. C. et al., 2010).

El Arte Esquemático es el otro estilo predominante en la región, conectando con la

Sierra de Segura, el noreste de Granada y en general, con una importante dispersión por

el todo el sur peninsular (Soria y López, 1989). Estas representaciones han sido adscritas

a un marco cronológico amplio, con posibles orígenes en el Neolítico, pero con un

desarrollo máximo durante el Calcolítico. Su distribución estratégica parece responder a

movimientos de largo recorrido coincidiendo con rutas de ganado, fundamentalmente



caprino, que generarían un flujo de significativos intercambios socio-culturales entre los

diferentes grupos presentes en la zona (ib). Los lugares de representación elegidos, al

igual que en el arte levantino, suelen ser abrigos poco profundos, aunque en ocasiones

difieren respecto a aquellos en otros factores como la orientación.

En cuanto al uso del espacio en el soporte, se pueden deducir algunos patrones

generalizados en cada caso. En el arte levantino y neolítico esquemático (así como en los

escasos ejemplos paleolíticos de la región) el soporte es parte integrante de la

composición pictórica, recurriéndose a las irregularidades físicas del mismo, grietas,

huecos o salientes, para proporcionar significado a ciertas representaciones. En el arte

esquemático sin embargo, la representación figurativa prevalece sobre el espacio del

soporte y la ejecución técnica de los motivos se simplifica, mostrando lo que algunos

autores han interpretado como un distanciamiento entre el paisaje natural y la cultura,

que se acusa principalmente en las sociedades metalúrgicas a mitad del III milenio a. C.

(Berrocal, M. C. et al., 2010).

A modo de conclusión se debe señalar una evidente una convivencia entre ambos

estilos. Surgen así varias posibilidades de relación entre ellos, bien dentro de un discurso

de continuidad visible en manifestaciones que muestran una clara transición, o bien

inmersas en un profundo respeto hacia el espacio de representación del otro, aunque en

algunos casos se ha identificado la superposición de las figuras esquemáticas sobre las

levantinas

6. 2. Características del soporte y los pigmentos

Ha quedado expuesto cómo las diferentes características de reflectancia, tanto del

soporte como de las pigmentaciones, condicionan los resultados obtenidos tras la

aplicación de los espacios-color predeterminados por DStretch.

En el arte rupestre murciano aunque los soportes son en gran parte de composición

caliza, su naturaleza calcárea varía según las diferentes proporciones de minerales

básicos de cada zona. Además, la sequedad ambiental propia del Levante pudo

favorecer el empleo de aglutinantes o preparaciones previas de los paneles que podrían



incidir, aún muy sutilmente, en las variaciones cromáticas de la imagen resultante. Por lo

tanto, a la hora de realizar un examen de los resultados de las imágenes convendría un

análisis complementario de la composición del pigmento y del soporte, que facilitara la

distinción entre ambos a partir de sus distintas respuestas espectrales tras la

transformación del color.

Esta tarea se ve obstaculizada por múltiples factores. Entre ellos, la presencia de

concreciones de carbonato cálcico (CaCO3), microoganismos o comunidades liquénicas

que invaden las superficies, así como las oxidaciones ferrosas que arrastran la pintura y

adulteran las pigmentaciones. La composición cristalina del soporte es alterada y corroída

por algas cianofíceas, por líquenes que residen tanto en superficie como en el interior de

calizas y yesos, y por hongos endolíticos que proliferan en el interior de cavidades

carbonatadas abundantes en materia orgánica.

También el propio proceso de formación continua de los soportes confiere un

carácter inestable a los mismos. Las precipitaciones de bicarbontao cálcico, producidas

por afluencias de agua emergentes entre las fisuras de la roca caliza, suelen afectar a los

motivos cubriéndolos con pátinas o neocalcitas. Resulta inconcebible por tanto, no

atender al entorno natural de las manifestaciones y a los distintos factores que les afectan

(Viñas, R. y Ripoll, E., 1981).

La descomposición de la imagen digital con DStretch facilita el seguimiento de la

evolución y degradación de los componentes del soporte, así como de las comunidades

micro y macrobióticas instaladas en la superficie, fenómenos que serán identificados

mediante diferentes tonalidades y texturas dentro de la imagen. Pero además, el software

Image-J ofrece otras posibilidades para el tratamiento de imágenes procedentes de

instrumentos más precisos, en esta línea, el uso de un microscopio portátil USB podría

favorecer el análisis de las respuestas espectrales del soporte y pigmento al proporcionar

mayor detalle del material geológico y de los procesos físico- químicos.

Sin embargo, de entre todas las causas de degradación de las pinturas rupestres,

las alteraciones de carácter antrópico suelen ser las más dañinas, y un obstáculo

importante en el proceso de diferenciación del pigmento original con la aplicación que

estamos trabajando, ya que el humo adherido, los graffitis y grabados contemporáneos

también presentan diferentes tonalidades cromáticas tras la transformación de las



imágenes , entorpeciendo, sino impidiendo completamente, la distinción entre roca y

pintura (Solís, M. 2009). A lo largo de la historia los abrigos se han reutilizado como

emplazamientos ganaderos estacionales, donde la presencia continuada de animales ha

erosionado por rozamiento las paredes de la roca, o donde los diferentes residuos

depositados han producido alteraciones químicas en las superficies (Lucas, R. , 1981).

En cuanto a las pigmentaciones, una de las ventajas que ofrece este plug-in es la

posibilidad de diferenciar sus tipos a través de las variaciones de intensidades y

tonalidades presentes en un panel y, dependiendo del estado de degradación de éste,

distinguir las diferentes técnicas de ejecución empleadas (Lám. 3): como las frotaciones

de fragmentos de ocre o carbón, el uso de pinceles fabricados con plumas de ave o crin

de caballo, el uso de sopladores en forma de canutillo o las aplicaciones digitales

directas (Montes Bernárdez, R. et. al, 1991-1992: 70).

Lám. 3. Abrigo de Los Pucheros (Cañón de Almadenes. Cieza). Imagen tratada con espacio-color LDS,

escala 15, y ajustes de saturación e iluminación.



La aplicación ofrece una serie de matrices prediseñadas, basadas en pautas más o

menos generalizadas del arte rupestre respecto a la tipología del pigmento y del soporte,

y que aplicaremos en función de los colores que nos interese destacar. Como ejemplo, la

matriz CRGB está predeterminada para resaltar los pigmentos rojos al tiempo que

suprime los blancos y negros (Lám. 2).

Una vez aplicada la transformación del espacio-color en la imagen, los resultados

se verán condicionados por diversos motivos a tener en cuenta, las proporciones de las

materias primas utilizadas en la composición de los pigmentos, la permeabilidad del

soporte, o las erosiones y aportes de agua más o menos continuados. Todos estos

factores alteran el estado de la pintura y provocan diferencias de color al aplicar el cálculo

algorítmico. Por ello, en ocasiones es recomendable la aplicación de varios espacios de

color en una misma imagen de entrada, así se podrán resaltar alternativamente diferentes

figuras, aisladas o en grupos, superposiciones o composiciones, según sus tonalidades

originales y el estado de degradación y composición de los mismas (Lám. 4 y 5).

Lám.4. Cantos de la Visera I (Yecla). Histograma



Lám. 5. Espacio-color LDS. Histograma

En esta imagen de Cantos de la Visera I (Yecla) se ha aplicado un espacio-color

LDS con escala 12.5. Este tratamiento ofrece una acentuación general de los pigmentos

rojos, negros y amarillo del soporte. En el siguiente ejemplo del mismo panel (Lám. 6) se

han saturado los tonos negros y suavizado el resto para una mejor visualización de la

composición. Tras aplicar un espacio-color YBK con escala 15 y una degradación del

color de 346º, se ha ajustado el balance de color, contraste e iluminación (2.5).

Lám. 6. Espacio-color YBK . Histograma.



Se pueden distinguir dos pequeñas zonas más nítidas en el morro del bóvido

grande y en los cuartos traseros del équido que se sitúa bajo éste, correspondientes a las

catas de limpieza realizadas por Eudal Guillamet.

En la siguiente imagen (Lám. 7) se ha regulado el autocontraste y se ha aplicado un

espacio-color LDS de escala 12.5. Posteriormente se restó saturación al color (Adj. Col.)

con un factor de 0.7.

Obtenemos así una mejor visualización de los motivos geométricos que aparecen

en la parte trasera del bóvido.

Lám. 7. Motivos geométricos del panel. Histograma

En el estudio realizado por Montes Bernárdez, R. y Cabrera Garrido J. M. (1991)

se expone el resultado del muestreo de pigmentos realizado en unas diecinueve

estaciones de la región de Murcia. Para la mayoría de los abrigos se determinó un

sustrato geológico dolomítico compactado, con una base de tonos crema y tintes de sales

de hierro, completada con otro tipo de sales, sulfatos, y cloruros de Calcio y Magnesio.



Tras los análisis de las pigmentaciones por fluorescencia de Rayos X, las

conclusiones fueron las siguientes: los tonos rojizos, más comunes, mostraban una

composición de silicato de aluminio ferruginoso similar al ocre, pero algo más compacto y

graso, y sus diferentes tonalidades respondían bien a degradaciones o impurezas sobre

un mismo tipo de pintura, o bien a diferencias en el soporte. El negro, menos frecuente,

revelaba una naturaleza orgánica de tinte azulado (negro humo) sin restos de manganeso

ni evidencias de aglutinantes.

En los casos de Yecla y Cieza (también Jumilla) se identificaron diferentes espacios

temporales entre las aplicaciones de pintura, aunque en Cantos de la Visera II, el negro y

el rojo casi se fusionan (Láms. 9 y 10). Por otro lado, las pinturas más naturalistas

(levantinas) presentaban una composición más simple de los pigmentos que las

representaciones esquemáticas, curiosamente al contrario de lo que a ejecución técnica

se refiere (Berrocal, M.C., 2010).

Lám. 8. Cantos de Visera II (Yecla).

Histogramas lám 8 y 9.

Lám.9. Imagen tratada con espacio-color YBK

de escala 20. Se ha regulado el equilibrio de

color y disminuido posteriormente la saturación

con un factor de 0.8.



Recientemente se han realizado nuevos análisis por difracción de Rayos X en casi

20 estaciones de la Región, y el estudio de la estratigrafía cromática por secciones de

escamas de pigmentos con líneas delgadas de corte transversal. En espera de los

resultados, diremos que en algunos casos se ha podido advertir una preparación previa

del soporte a base de elementos orgánicos, así como diferentes grados de meteorización

de hematites, llegando incluso al negro, y aportes hídricos de neocalcita y oxalato cálcico

que junto a los procesos erosivos afectan a la desaparición de los motivos (San Nicolás

del Toro, M. comunicación personal).

7. OTROS EJEMPLOS DE DSTRETCH EN LA REGIÓN

CANTOS DE LA VISERA I. Yecla (Murcia). Descubierto en 1912, junto a Cantos de la

Visera II forma parte del conjunto rupestres del Monte Arabí. Contiene arte levantino y

esquemático.

Lám 10. Cantos de la Visera I. Histograma.



Lám.11. Espacio-color LDS, escala 12.5. Histograma.

Esta transformación se ha realizado en un espacio de color LDS con una escala de

12.5. Posteriormente se equilibró el color de forma automática y la iluminación de toda la

imagen en escala 2.5. Este tipo de ajuste diferencia muy bien las distintas tonalidades

rojizas aunque tiende a saturarlas, los rojos meteorizados a tonos más oscuros pueden

confundirse con otro tipo de alteración en la roca como óxidos o líquenes, mientras que

las oxidaciones propias del soporte pueden parecerse a algún tipo de pigmento.

Respecto al último registro llevado a cabo en las pinturas de Cantos de la Visera I,

por Alonso y Grimal (2004), se han podido identificar un par de motivos que no aparecen

en dicho documento. Se trata de un cruciforme y un posible ciervo esquemático, ambas

figuras son homólogas de otras dos que sí aparecen representadas en el calco (Lám. 12

y 13).



Lám. 12. Calco realizado por Alonso Tejada, A. y Grimal, A. (1996).

Lám. 13. Matriz predeterminada CRGB. Histograma.



Después de realizar una selección en la imagen, por la que el cómputo de píxeles

se reduce al área en cuestión, se ha aplicado una matriz CRGB. Posteriormente se ha

disminuido la saturación en un factor de 0.7 y se ha regulado el contraste. Esta matriz

trabaja sobre los canales principales de rojo, verde y azul.

FUENTE DEL SABUCO

El conjunto de abrigos (I y II) se sitúan cerca de las estaciones de la Cañaíca del

Calar, en el paraje del Calar de la Santa (Moratalla). En la imagen siguiente se han

llevado a cabo dos tratamientos similares, pero se ha cambiado el tipo de cálculo

prestablecido para el algoritmo de decorrelación:

Lám. 14. Fuente del Sabuco I e histograma de la imagen. Imagen cedida por xxxx



Lám 15. Espacio-color YBK, escala 15 . Histograma

Lám.16. Espacio-color YBK en modo correlación (mcor). Histograma



En la Lám.15 se ha trabajado con la opción de covarianza en espacio-color YBK,

y escala 15, sobre una selección de píxeles determinada. La Lám.16 responde a los

mismos parámetros a excepción del cálculo en modo correlación, que ha proporcionado

fondos más luminosos y planos sobre los pigmentos negros.

Lám. 17. Calco de Mateo Saura y San Nicolás del Toro, 1995.

CAÑAICA DEL CALAR (MORATALLA)

Los dos primero abrigos de la estación fueron descubiertos por Jaime Carbonell

Escobar en 1966 y su publicación la realizó D. A. Beltrán en 1972. Estas estaciones

contienen arte rupestre levantino y esquemático, aunque en el Abrigo III existe un

predominio de arte rupestre esquemático.

Lám. 18. Abrigo III de Cañaíca del Calar (Moratalla). Histograma.



Lám. 19. Espacio-color LDS, escala 15. Histograma.

En la imagen de ejemplo (Lám. 19) se distinguen muy bien los diferentes pigmentos

presentes en el panel. Después de ajustar el balance de color y la iluminación, se ha

aplicado un espacio LDS en escala 15 que ha saturado las diferentes tonalidades en su

conjunto, favoreciendo la distinción entre pigmento y soporte.

CUEVA NEGRA (FORTUNA)

Esta cueva-santuario de época romana estaba consagrada al culto a las ninfas, tal

y como se traduce en sus textos e inscripciones latinas fechadas hacia el s. III-II d.c. En

este lugar se pudieron realizar diferentes rituales y libaciones desde momentos

posiblemente anteriores.

Lám. 20. Panel con Titvli Picti, de Cueva Negra (Fortuna). Histograma.



Lám. 21. Matriz prestablecida en BUILT-IN, para RGB (0-RGB reds). Histograma.

El tratamiento de la imagen se ha realizado a través de la matriz prestablecida en

el plug-in, BUILT-IN, para destacar los pigmentos rojos en los canales RGB (0-RGB

reds). Además se han suavizado los tonos con una reducción de la saturación de 0.8

(Lám. 21).

El modo Expert ofrece la opción de crear una máscara de tono (Hue mask panel <

Do Mask) sobre la imagen una vez transformada. Esta aplicación mantiene el rango de

tonos seleccionados mientras convierte el fondo en negro, destacando los motivos que

más interesan. La transformación a imágenes binarias, que reemplazaría al calco digital,

aún es una alternativa en experimentación dentro de la extensión Dstretch (comunicación

personal del Dr. Jon Harman) (Lám. 22).

Lám. 22. Imagen tratada por Dr. Harman, en la que se aplicó una máscara sobre la transformación antes descrita. Histograma.



En la siguiente imagen se ajustaron los balances de color y saturación, antes de

aplicar el espacio-color YRD con escala 15. Posteriormente se realizó una media de

tonos (hue avg) y una degradación del color de 163º (Lám. 23). El Dr. Harman aplicó una

máscara sobre este tratamiento, obteniendo este resultado:

Lám. 23. Ciervos Negros (Moratalla). Imagen cedida por M. San Nicolás del Toro.

DISCUSIÓN

A modo de resumen, diremos que la aplicación del plug-in DStretch en imágenes de

varias estaciones rupestres de la Región de Murcia nos ha permitido establecer algunas

pautas sobre el funcionamiento de dicha extensión, susceptibles de revisión a medida

que se profundice en sus posibilidades de uso. Los resultados de la imagen de salida

varían tras la ejecución de un mismo espacio-color dependiendo de la reflectividad del

pigmento y del soporte, según las características morfológicas de éstos y las condiciones

de iluminación determinadas en ese momento. Es indispensable contar con una buena

resolución de la imagen a tratar, por ello la calidad y calibración del equipo fotográfico

empleado, y el trabajo sobre formatos apropiados (TIFF), resultan determinantes para la

obtención de resultados más precisos. La previa identificación y reconocimiento in situ,

tanto de los motivos como de las zonas que queremos tratar, facilitará la correcta

selección del plano a capturar según ciertos requisitos estandarizados en la toma

fotográfica de paneles con arte rupestre. Obtendremos así información de alta calidad



para su posterior tratamiento, que constituirá la base de un buen análisis final, tanto si el

resultado es el hallazgo de nuevos motivos pictóricos, la definición completa de los

existentes o si tratamos de descartar completamente la presencia de los mismos. La

posterior contrastación de la imagen tratada con los motivos de los abrigos puede resultar

igualmente reveladora.

El empleo de DStretch implica una variación matemática de las distintas bandas

que componen una imagen multiespectral, manteniendo una relación lineal entre sus

variables que proporciona el carácter no aleatorio de las transformaciones realizadas.

Pero al mismo tiempo, existen otra serie de herramientas adicionales que determinan

unos resultados u otros a través de la introducción manual de diferentes parámetros,

como los niveles de saturación, el nivel de distribución de la iluminación y niveles de

degradación del color, o bien mediante la elección de opciones que condicionan el tipo de

cálculo realizado (matriz de covarianza/correlación). El grado de control que se tenga en

el manejo de estas herramientas incidirá en la imagen final. La multiplicidad de opciones

que se presentan exige una actitud de minuciosa observación, ante la gran variedad de

respuestas espectrales que pueden darse en los distintos elementos que componen la

imagen. Sería necesario continuar con estudios más exhaustivos sobre la aplicación del

programa en pigmentos y soportes con determinadas características morfológicas y en

según qué condiciones .Hasta el momento, el trabajo en pigmentos oscuros, negros y

azulados, en casos con excesiva presencia de comunidades liquénicas o bioturbaciones,

ha resultado el menos exitoso (Ciervos Negros, Moratalla) (Lám. 24, 25).

Lám. 24. Espacio-color LDS, escala 15. Destacan los pigmentos rojos y las alteraciones bioquímicas que

afectan al panel.



Lám. 25. Espacio-color YBK escala 15, con ajustes de saturación y contraste. En tonos rojizos-marrones

aparecen los agentes más agresivos sobre el motivo del ciervo.

CONCLUSIÓN

La gran riqueza de arte rupestre de la Región de Murcia requiere de la aplicación

de medidas de control, registro y preservación de estas manifestaciones. La mayor parte

de las pinturas se encuentran al aire libre, tratándose de un patrimonio muy frágil y con

serias dificultades para su conservación, ya que resulta casi imposible logística y

económicamente atender a todos ellos.

La extensión DStretch de Image-J está ofreciendo resultados satisfactorios como un

medio de registro apropiado para el arte rupestre. Aún teniendo en cuenta su carácter

experimental, constituye una herramienta muy versátil para el análisis de las imágenes y

un gran apoyo en la realización de los trabajos de campo, además de contribuir al

abaratamiento del propio proceso de documentación. Al tratarse de una aplicación

desarrollada en lenguaje Java es de acceso libre y permite una continua revisión y

desarrollo de sus contenidos. Esperamos que la popularización del uso de este plug-in

entre los investigadores sirva como motor de desarrollo y experimentación del mismo,

con el fin de obtener el máximo beneficio de su aplicación en la investigación del arte

rupestre.



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Extensión DStretch del software Image-J. Avance de resultados

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