Puntinisti, divisionisti, macchiaioli (Local Texture Mapping)

Questo studio è stato forse il primo che mi era venuto in mente di condurre nel 2018: confrontare con il local texture mapping i dipinti di questi 3 stili pittorici caratterizzati da una “texture” differente e che in parte avevo avuto occasione di vedere dal vivo ad una mostra. Lo studio qui descritto sarà quindi simile a quello già condotto anni fa sui dipinti di Leonardo da Vinci

Obbiettivi dello studio

Primario: Verificare se il Local Texture Mapping permette di distinguere i dipinti di uno stile pittorico dall’altro. In particolare mi aspetto in ordine crescente una maggiore disomogeneità a partire dai macchiaioli, fin poi ai divisionisti e massima per i puntinisti. Questo perchè nei macchiaioli le “pennellate” di colore si sovrappongono, nei divisionisti sono distinte ed affiancate, mentre i quadri puntinisti presentano la disomogeneità texturale maggiore in quanto costituiti da singoli punti di colore distinti (un quadro simile ad esempio alle fini calcificazioni riscontrabili in ambito radiologico). Per quanto riguarda il confronto fra le singole componenti di colore mi aspetto mappe molto simili fra le 3 componenti RGB per i macchiaioli, mentre per gli altri 2 stili pittorici mi aspetto forti differenze fra un colore e l’altro.

Secondario: Verificare se il local texture mapping permette di distinguere un pittore dall’altro in modo simile a quanto osservato fra i dipinti di Leonardo e quelli dei suoi allievi (leonardeschi).

Materiali e metodi

E’ stata impiegata la stessa procedura utilizzata per gli altri studi sulle immagini non radiologiche già descritti in questo blog.

Sono state prelevate dal database WikiMedia Commons alcune centinaia di immagini di dipinti di vari autori oggetto di studio rilasciate in licenza libera, queste sono quindi state scomposte nelle 3 componenti RGB mediante il software GIMP ed infine ogni componente è stata utilizzata per ricavare le mappe della matrice GLCM disponibili per il software LIFEx 7.2. Infine il confronto fra i vari dipinti è stato fatto mediante l’analisi qualitativa (visiva) delle mappe della sola GLCM entropia, in quanto si è  visto nel tempo conducendo gli altri studi a riguardo che tale mappa è più che sufficiente per raggiungere gli obbiettivi di questo studio.

Risultati

Analisi preliminare

Qui sotto un’analisi preliminare, a prima conferma dei pressupposti descritti, condotta su 2 dipinti con il medesimo oggetto ed autore ma realizzati mediante 2 stili diversi. L’opera si intitola Paesaggio ed è stata realizzata da Flavio Bertelli nello stile dei macchiaioli (sinistra) e divisionista (destra). Come si può vedere anche nella sola componente rossa il segnale della GLCM entropia è maggiore nella versione del dipinto divisionista rispetto alla versione in stile dei macchiaioli. Dopo questo primo risultato mi sono ulteriormente convinto di proseguire lo studio.

Divisionisti

Qui sotto a titolo di esempio le analisi dei dipinti di tre importanti autori divisionisti:

Giuseppe Pellizza da Volpedo: Il Quarto Stato (ordine immagini: originale e 3 componenti RGB in sequenza per tutti i dipinti mostrati nell’articolo)

Giovanni Segantini – Savognino d’inverno

Gaetano Previati – caravelle pisane

I 3 autori sembrano essere caratterizzati da un diverso, ma sempre ben evidente, rapporto segnale/fondo (ove per “segnale” in questo caso non si intende il soggetto in primo piano, ma il colore opposto a quello della componente scelta). Per la mia inesperienza in ambito artistico è tuttavia molto difficile per me distinguere dalle sole mappe un autore dall’altro in modo sistematico, ed è tuttavia ragguardevole sottolineare che spesso gli stessi  “oggetti e/o soggetti” rappresentati in diversi dipinti dallo stesso autore tendano ad avere un segnale incrementato in maniera simile (per alcuni dipinti ciò ad esempio si nota di più per le chiome degli alberi rispetto al resto). Probabilmente una consulenza specialistica potrebbe essere aiutata da queste mappe per distinguere ad esempio un dipinto reale da una sua copia farlocca. Tale considerazione vale probabilmente per tutti i dipinti inclusi in questo studio, anche quelli realizzati negli altri due stili.

Macchiaioli

Quanto visto nell’analisi preliminare è confermato dallo studio degli altri autori in questo studio. I dipinti macchiaioli presentano mappe nelle 3 componenti RGB praticamente sovrapponibili e con in media un minore apparente rapporto segnale/fondo rispetto alle opere divisioniste. Oltre a questo le mappe in questo stile si presentano più disomogenee localmente e con bordi delle figure meno netti.

Giovanni Costa- trasporto di Santa Caterina

Niccolò Cannicci – inverno triste

 

Puntinisti

Anche le analisi dei dipinti puntinisti confermano le ipotesi a priori di questo studio. Questi dipinti infatti presentano il più alto rapporto segnale/fondo fra i 3 stili studiati e la maggiore differenza fra le mappe delle 3 componenti RGB. Localmente le mappe descrivono in maniera molto accurata le posizione dei singoli punti di colore, rilevandosi nettamente disomogenee nelle aree con segnale in media iperintenso.

Georges Seurat – Young Woman Powdering Herself

Paul Signac – Portrait de Félix Fénéon

Discussione e conclusioni

Lo studio in questione ha confermato la veridicità della sua ipotesi primaria: diversi stili pittorici caratterizzati da differenti “texture” sono caratterizzati da un aspetto delle mappe tipico e differente fra uno stile e l’altro. Per quanto riguarda invece la distinzione fra un autore ed un altro questa è probabilmente fattibile tramite le mappe, ma la conferma di ciò richiede il parere di uno specialista nello studio dei dipinti.

Con questo studio credo di aver concluso la mia esplorazione del mondo del local texture mapping e credo che a breve racchiuderò tutti gli articoli pubblicati su questo argomento in questo blog in un nuovo libro, sperando che un giorno tali dati possano magari ispirare nuove ricerche più accurate e più multidisciplinari volte ad impiegare questa analisi nello studio delle immagini mediche e non, magari integrando le competenze di diverse figure professionali! 🙂

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