Un nuevo algoritmo ha sido empleado para ayudar a visualizar dibujos ocultos debajo de la Virgen de las Rocas de Leonardo Da Vinci.
El profesor Pier Luigi Dragotti del Imperial College London y la doctora Catherine Higgitt de la National Gallery utilizaron el nuevo algoritmo combinado con una técnica llamada escaneo de macro fluorescencia de rayos X (MA-XRF), que mapea elementos químicos dentro de las pinturas.
Al hacerlo, revelaron, más claramente que nunca, las figuras ocultas que Leonardo dibujó por primera vez antes de cambiar su diseño al que finalmente pintó. Estas incluyeron imágenes abandonadas de un ángel y el Niño Cristo.
El profesor Dragotti, del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de Imperial, dijo: “Fue como buscar una aguja en un pajar, pero fue una gran sensación ver las alas y la cabeza finalmente descubiertas”.
Los investigadores de la National Gallery ya habían descubierto, usando imágenes infrarrojas, partes de los dibujos iniciales de Leonardo debajo de la superficie de la pintura, que incluían a la Virgen en una pose diferente colocada más arriba en el panel.
Más recientemente, el equipo usó MA-XRF para escanear de forma no invasiva cada píxel de la pintura para detectar diferentes elementos químicos dentro de los materiales que Leonardo usó en la pintura.
Descubrieron que el dibujo de la primera composición oculta contenía zinc, lo que hace posible revelar figuras más olvidadas, incluido el Niño Jesús y un ángel alado a la derecha, donde ahora solo se ve el paisaje.
En Imperial, el profesor Dragotti desarrolló el algoritmo para procesar automáticamente la gran cantidad de datos de los escaneos MA-XRF, mejorando los métodos más manuales existentes y produciendo imágenes mejores y más confiables para ayudarlos a visualizar los datos.
“Cada píxel contenía diferentes cantidades de cada elemento, dentro de varias capas. Analizamos cada píxel individualmente antes de combinarlos para ver todos los dibujos en la pintura. Esto reveló una imagen mucho más nítida del ángel y el bebé”, dijo.
El doctor Higgitt añadio en un comunicado: “Antes, recibíamos señales muy débiles del zinc dentro de la pintura debido a su superposición con otros elementos, pero el algoritmo nos ha dado más confianza en las señales relacionadas con el socavamiento”.
Los investigadores dicen que su técnica a medida podría aplicarse a los datos de otras pinturas, haciendo que el análisis de las obras de arte sea más fácil de usar y permitiendo que los estudiantes de arte y las galerías accedan a los datos con mayor facilidad.
