Apport des nouvelles images 3D du Linceul de Turin 

(cliquer sur l'image pour agrandir)

Depuis plusieurs années déjà, certains chercheurs ont eu l’intuition que le Linceul de Turin pouvait contenir une image codée en trois dimensions (ou 3D).

Les premières expérimentations qui ont eu lieu en France remontent à 1974.
Paul Gastineau réalisa une sorte de « bas-relief » de la face de l’homme du Suaire, au moyen d’un appareil électromécanique convertissant les informations du négatif de Secundo Pia en relief.

Quelques années plus tard, en 1976, deux ingénieurs américains, Jumper et Jackson, réussirent à l’aide d’un ordinateur et d’une caméra VP8 de la NASA (utilisée pour les images planétaires) à construire
une représentation 3D du corps imprimé sur le Linceul de Turin.

Cela confirmait l’existence d’une relation entre l’intensité lumineuse de chaque point du Suaire et la distance séparant le corps du tissu qui l’enveloppait. Cette constatation impliqua que la source d’énergie (rayonnement lumineux ?) responsable de ce phénomène extraordinaire venait du corps et non de l’extérieur du linge.

Bénéficiant d’une certaine expérience en traitement d’image de la photographie du Saint Suaire, et étant intimement convaincu de la relation entre l’information couleur et le codage tridimensionnel de l’image, j’ai traité le tissu comme s’il s’agissait d’un négatif couleur tridimensionnel. Grâce à des programmes informatiques adaptés à l’imagerie 3D, il m’a été possible de convertir les composantes chromatiques de l’image en carte de reliefs (ou hauteurs).

Les résultats obtenus ont permis d’apporter des informations sur le Linceul de Turin, qui n’étaient pas très visibles jusqu’à maintenant. Citons par exemple la présence d’un « halo » sombre autour du visage, qui pourrait conforter l’hypothèse d’Ian Wilson sur les liens entre le Mandylion d’Edesse et le Saint Suaire. Autres exemples, on distingue mieux la pliure des jambes avec la pointe des genoux surélevée, ainsi que le ventre d’aspect plutôt gonflé.

D’autre part, comme on le suspectait, ces images 3D montrent pour la première fois qu’il y a bien une information tridimensionnelle sur la face dorsale, comme sur la face ventrale.
Nous y voyons une chevelure épaisse tressée de couleur châtain clair, voir blond-roux, dont les couleurs sont bien séparées du reste de l‘image. Ces couleurs sont-elles parfaitement restituées ? Pour en être sûr il faudrait réaliser des analyses spectro-photométiques sur le tissu du linceul afin de calibrer les couleurs.

En tout cas, la propriété de tridimensionnalité (ou 3D) qui fait que l'image imprimée sur le tissu de lin peut être restituée en relief, disqualifie complètement l'idée qu'il s'agirait d'une peinture du Moyen Age.

Images 3D du Linceul de Turin, sur toile, dans l'église Saint Vincent de Paul à Marseille

Bénédiction des copies sur toile des images 3D du Saint Suaire (ou Linceul de Turin), par le Cardinal Aveline, Archevêque de Marseille, exposées dans la chapelle de la Passion de l'église Saint Vincent de Paul à Marseille, le 14 Avril 2024.

Ces impressions sur toile ont été réalisées par la société Interstiss de Marseille, à la demande du Dr Frédéric Nadal, que je remercie chaleureusement, à partir de mes traitements d'images 3D des faces ventrale et dorsale du Linceul de Turin.

(Vidéo et photos de F. Nadal)

Animation 3D - Face Ventrale - Saint Suaire de Turin / 3D Animation - Ventral Face - Holy Shroud of Turin / Animazione 3D - Volto Ventrale - Sacra Sindone di Torino / Animación 3D de rostro ventral - Sábana Santa de Turín / 3D-Animation Ventral Gesicht Heiliges Grabtuch von Turin / 3D анимация Вентральное лицо Святой Туринской плащаницы

 

Traitement "Non Destructif" de l'image du Saint Suaire / Non-destructive processing of the Holy Shroud image/ Trattamento non distruttivo dell'immagine della Sacra Sindone/ Tratamiento no destructivo de la imagen de la Sábana Santa/ Zerstörungsfreie Bearbeitung des Bildes des Grabtuchs/ Неразрушающая обработка изображения Святой Плащаницы

 Un traitement "non destructif" consiste à préserver au mieux l'information cohérente et pertinente contenue dans l'image, tout en réduisant les éléments non désirables qui cachent une partie de l'image. 

Autrement dit, et j'insiste sur ce point, on va améliorer l'aspect de l'image sans modifier les données d'origine de l'image. On ne crée pas d'information supplémentaire, il n'y a pas de rajout, on enlève juste les éléments indésirables et on corrige quelques défauts dus à l'usure du tissu.

Pour être sûr de rien enlever à l'image d'origine, à chaque étape importante du traitement, on effectue une différence entre les images, avant et après traitement, et on regarde ce qui a été filtré. Si ce n'est pas satisfaisant, on relance le traitement avec d'autres paramètres plus adaptés.

Les premiers éléments indésirables à filtrer seront les chevrons qui constituent la trame du tissu. Pour cela un filtrage dans le domaine de Fourier sera le plus approprié; mais il en existe d'autres (ex: filtrage matriciel).

Pour les inhomogénéités apparentes du tissu, telle que la variation de teinte le long des fibres de lin, un traitement basé sur une normalisation dynamique permettra de corriger les variations d'amplitude suivant les deux axes, horizontal et vertical. Cette correction permettra de regonfler les parties un peu trop claires de l'image, et de diminuer les parties trop foncées.

Voir figure1 et figure 2 ci-dessous, illustrant le principe d'un traitement "non destructif".

Vues 3D de la face dorsale du Linceul de Turin - 3D Dorsal Views of the Front Side of the Shroud of Turin

En appliquant un traitement 3D sur l'image numérique de la face dorsale on obtient un relief (fig1) qui est un peu moins prononcé que sur les images 3D de la face ventrale (voir images sur le site). L'image 3D dorsale (fig2) est un peu déformée au niveau des fesses et du dos à cause des nombreuses traces de flagellation qui perturbent la conversion 3D. Cependant, grâce à la vision 3D, on voit bien l'épaisseur de la chevelure composée d'une longue queue de cheval qui descend jusqu'au milieu du dos (fig3). La couleur des cheveux semblent se situer entre le châtain et le roux; mais pour être plus précis il faudrait faire une calibration chromatique RVB de l'image négative imprimée sur les fibres de lin avec un spectrophotomètre.

Sur la figure 4 (et fig4bis) on observe une zone sans trace de flagellation qui correspond exactement à l'emplacement des deux "L" symétriques formés de 4 trous en équerre, qui étaient dessinés sur le Codex Pray. D'après l'étude que nous avions faites avec Eric De Bazelaire et Marcel Alonso en 2007 (publiée dans la revue du CIELT de Décembre 2007) cette zone sans trace de flagellation correspondrait à un pli qui a été fait avec le tissu pour y déposer une sorte de couche (en coton) pour absorber les liquides corporels. Si on enlève cette zone de l'image, les jambes anormalement longues retrouvent des proportions normales.
Cett hypothèse de travail a été exposée au Forum de l'Association MNTV le 6 Février 2010 à Paris, et a fait l'objet d'un article dans la revue MNTV: "Les Cahiers sur le Linceul de Turin - N° 42".

Rappel: Association "Montre-nous Ton Visage"  215, rue Vaugirard  75015 PARIS

Figure1 - Vue 3D de la Face Dorsale  - 3D Dorsal View 

 

 

 

Figure2 - Vue 3D inclinée de la Face Dorsale - 3D inclined Dorsal View

 

  

Figure3 - Zoom sur la tête - Face Dorsale - 3D Dorsal View of the Head

 

 

 

Figure4 - Face Dorsale 3D avec zone sans trace de flagellation - 3D Dorsal View

 

 

Figure4 bis - Identique à la figure 4 sans légende - Idem than fig4 without text

 

 

 

BONUS :

Nouvelle image 3D de la Face Ventrale (traitement Août 2012)

New 3D Ventral View of the Front Side  (August 2012)

 

 

 

 

 

Déconvolution d'Amplitude - Réhaussement Spectral / Amplitude Deconvolution - Spectral Enhancement

La déconvolution d'amplitude va consister à élargir la bande passante du signal image.
On va essentiellement regonfler les hautes fréquences spatiales pour faire apparaître les détails fins.
Le risque avec cette méthode est de faire ressortir les effets de trame et de chevron du tissu qu'on a enlevé avec le filtrage FK (voir chapitre Filtrage Spatial).
Pour éviter ce problème, on a mis au point une procédure qui consiste tout d’abord à diviser le module spectral par sa valeur maximale de manière à le normer entre 0 et 1 et ensuite à modifier le module du spectre en le multipliant par un polynôme dont l’équation est donnée ici :

Si A est l’amplitude de l’échantillon du module du spectre à traiter, l’amplitude modifiée AA aura pour valeur :

AA = [(1-A)^p _* (1-(1-A)^p]     ,0 < A < 1

Dans cette équation, p est un paramètre de valeur positive qui sert d’exposant. Sa valeur dépend du seuil que l’on veut donner aux échantillons à ramener à zéro. Pour des pics de grande amplitude relative, la valeur de p peut varier de 3 à 10 ou même 30. Voici sur la figure ci-dessous la courbe de gain pour p = 6.

Exemples de résultats après déconvolution d'amplitude (photo Enrié 1931):

Egalisation Dynamique (norme quadratique L2) / Dynamic Equalization

Grâce au procédé "d'égalisation dynamique" nous pouvons corriger les différences de luminosité entre les fils de lin, ainsi que les altérations chromatiques de l'image; mais nous pouvons aussi filtrer les bandes et stries verticales et horizontales, qui cachent certains détails.

Ci-dessous exemple d'égalisation sur une image d'Enrié (1931).


Commentaires: on remarque que l'alternance de bandes claires et sombres présentes sur l'image originale a disparu. Le fait d'avoir homogénéisé les amplitudes confère un aspect "plus rond" au visage.