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title: 古代燒焦卷軸辨識技術論文翻譯大綱

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# 古代燒焦卷軸辨識技術論文翻譯大綱
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## 目錄

- **致謝**
- **圖表清單**
- **圖例清單**
### 1. 簡介
  - 1.1 赫庫蘭尼姆卷軸
  - 1.2 物理展開嘗試
  - 1.3 虛擬展開
  - 1.4 成像赫庫蘭尼姆卷軸
  - 1.5 定義
  - 1.6 論文陳述
  - 1.7 研究貢獻

### 2. 墨水檢測：框架
  - 2.1 簡介
  - 2.2 背景
  - 2.3 幾何框架
    - 2.3.1 概述
    - 2.3.2 獲取
    - 2.3.3 分割
    - 2.3.4 平坦化
    - 2.3.5 每像素映射
    - 2.3.6 紋理圖像
    - 2.3.7 標籤對齊
    - 2.3.8 二進制墨水標籤
  - 2.4 墨水ID
    - 2.4.1 動態數據生成
    - 2.4.2 機器學習
    - 2.4.3 數據集管理
  - 2.5 總結

### 3. 墨水檢測：結果
  - 3.1 簡介
  - 3.2 概念驗證
    - 3.2.1 碳幻象
    - 3.2.2 P.Herc.Paris. Objet 59
    - 3.2.3 部分較大碎片
    - 3.2.4 完整個體碎片
    - 3.2.5 多個碎片實驗
    - 3.2.6 重處理數據
  - 3.3 評估
    - 3.3.1 視覺
    - 3.3.2 定量像素級指標
    - 3.3.3 紙莎草學字符指標
  - 3.4 重新審視直接檢查
  - 3.5 可重複性
  - 3.6 總結

### 4. 多模態轉換
  - 4.1 簡介
  - 4.2 RGB
    - 4.2.1 碳幻象
  - 4.3 紅外
    - 4.3.1 赫庫蘭尼姆
  - 4.4 模擬RGB
    - 4.4.1 赫庫蘭尼姆
  - 4.5 MS M.910
    - 4.5.1 分離碎片
    - 4.5.2 手稿
    - 4.5.3 討論
  - 4.6 死海古卷碎片
  - 4.7 總結

### 5. 揭示隱藏文本
  - 5.1 簡介
  - 5.2 分割
    - 5.2.1 快速分割
    - 5.2.2 P.Herc.Paris. 3
    - 5.2.3 碎片
  - 5.3 應用墨水檢測
    - 5.3.1 初次接觸
    - 5.3.2 其他碎片
    - 5.3.3 逆轉損壞
    - 5.3.4 完整卷軸
    - 5.3.5 直接檢查
  - 5.4 域轉移
  - 5.5 域轉換
    - 5.5.1 CycleGANs
    - 5.5.2 非雙射
    - 5.5.3 初步域轉換實驗
    - 5.5.4 將域轉換結果應用於墨水ID
    - 5.5.5 討論
  - 5.6 總結

### 6. 消融研究
  - 6.1 簡介
  - 6.2 成像含義
    - 6.2.1 解析度
    - 6.2.2 入射能量
    - 6.2.3 視窗
  - 6.3 分割
    - 6.3.1 所需精度
    - 6.3.2 緊密堆疊層
  - 6.4 標籤對齊
    - 6.4.1 減輕
    - 6.4.2 改進
  - 6.5 空間支持
  - 6.6 模型和訓練程序
  - 6.7 數據集性質
  - 6.8 總結

### 7. 維蘇威挑戰賽
  - 7.1 簡介
  - 7.2 墨水檢測進展獎
  - 7.3 分割
  - 7.4 總結

### 8. 討論
  - 8.1 狀態和展望
  - 8.2 未來工作
    - 8.2.1 評估
    - 8.2.2 可視化
    - 8.2.3 體積管理
    - 8.2.4 2D標籤
    - 8.2.5 維蘇威挑戰賽
    - 8.2.6 拆除
  - 8.3 反思
    - 8.3.1 應用於其他領域
    - 8.3.2 一般
  - 8.4 總結

### 參考文獻

### 簡歷

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>致謝、圖表清單、圖例清單尚未加入
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## 1. 簡介

### 1.1 赫庫蘭尼姆卷軸
赫庫蘭尼姆卷軸是古代紙莎草手稿，於公元79年維蘇威火山噴發中被掩埋並碳化。這些卷軸提供了寶貴的歷史和文化資訊，但由於其脆弱性和碳化狀態，使得傳統閱讀方法難以實施。

### 1.2 物理展開嘗試
歷史上，研究人員嘗試物理展開赫庫蘭尼姆卷軸，但這些方法往往導致卷軸破損或損壞。這些努力儘管揭示了一些文本，但大多數卷軸仍然無法安全地展開和閱讀。

### 1.3 虛擬展開
虛擬展開是一種利用先進成像技術和計算方法來重建和閱讀捲起卷軸的方法。這些技術包括X射線CT掃描和數字圖像處理，旨在無損地揭示卷軸內部的隱藏文本。

### 1.4 成像赫庫蘭尼姆卷軸
成像技術的發展使得非侵入性閱讀赫庫蘭尼姆卷軸成為可能。研究主要集中在使用紅外成像和X射線成像來提高墨水與紙莎草背景之間的對比度。這些技術雖然在揭示裸露書寫方面取得了一些成功，但對於完整捲起卷軸的內部內容仍有挑戰。

### 1.5 定義
為了清晰理解本論文中的技術和方法，提供了一些關鍵術語的定義，如卷軸、碎片、層、托盤、紙莎草、體積和CT掃描等。

### 1.6 論文陳述
本論文提出了一種基於機器學習和幾何框架的非侵入性方法，旨在無損地閱讀赫庫蘭尼姆卷軸的隱藏文本。這些方法利用多模態成像技術來檢測和恢復卷軸中的墨水痕跡。

### 1.7 研究貢獻
本研究的主要貢獻包括：
- 提出了一種新穎的幾何框架，用於卷軸的3D成像和2D平坦化。
- 開發了基於機器學習的墨水檢測算法，能夠在X射線CT圖像中準確識別墨水。
- 驗證了這些方法在不同卷軸碎片上的應用效果，展示了非侵入性閱讀赫庫蘭尼姆卷軸的潛力。

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## 2. 墨水檢測：框架

### 2.1 簡介
這一部分介紹了一種基於機器學習的方法，用於在X射線CT圖像中檢測赫庫蘭尼姆卷軸上的墨水，旨在非侵入性地揭示捲起卷軸的隱藏文本。

### 2.2 背景
回顧了以往的嘗試，包括光譜成像、墨水化學成分分析和相位對比X射線CT等技術，指出它們在卷軸內部墨水對比度不足的問題。

### 2.3 幾何框架
提出了一個幾何框架，結合3D X射線CT圖像和卷軸碎片的2D表面圖像，以實現非侵入性文本揭示。包括以下步驟：
- **獲取**：對每個切片應用邊緣檢測算法，識別紙莎草層的邊界。
- **分割**：將檢測到的邊界點連接起來，形成連續的曲面，並對其進行清理以確保光滑。
- **平坦化**：通過幾何變換將3D曲面映射到2D平面上。
- **每像素映射（PPM）**：將3D空間中的點映射到2D平面上，以對齊X射線CT圖像和紅外圖像的信息。
- **紋理圖像**：生成紙莎草層的紋理圖像，顯示墨水痕跡和紙纖維結構。
- **標籤對齊**：手動標註墨水的存在，並對齊到PPM，以生成二進制墨水標籤。
- **二進制墨水標籤**：最終生成的標籤表示每個像素處是否存在墨水，用於訓練機器學習模型。

### 2.4 墨水ID
詳細描述了墨水檢測方法，包括：
- **動態數據生成**：基於已知的真實數據生成訓練數據。
- **機器學習**：應用機器學習算法來訓練模型以檢測墨水。
- **數據集管理**：管理和組織數據集以支持模型訓練。

### 2.5 總結
總結了所提出的框架和方法，強調其在不破壞卷軸的情況下，利用先進的成像技術和機器學習方法，非侵入性地閱讀赫庫蘭尼姆卷軸內部文字的潛力。

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## 3. 墨水檢測：結果

### 3.1 簡介
本部分詳細介紹了應用所提出的幾何框架和機器學習方法，對赫庫蘭尼姆卷軸的實驗結果進行了描述和分析。

### 3.2 概念驗證

#### 3.2.1 碳幻象
研究開始於使用碳幻象卷軸進行初步測試，這是一個含有已知文本的卷軸，用於驗證檢測方法的有效性。

#### 3.2.2 P.Herc.Paris. Objet 59
對P.Herc.Paris. Objet 59卷軸進行了測試，顯示出一些成功的結果，證明了該方法在實際赫庫蘭尼姆卷軸上的可行性。

#### 3.2.3 部分較大碎片
對一些較大碎片進行了初步測試，結果顯示該方法能夠在這些碎片中檢測到墨水，但需要進一步改進。

#### 3.2.4 完整個體碎片
測試了完整的個體碎片，結果顯示該方法能夠在這些碎片中成功檢測到墨水，並顯示出潛在的文本。

#### 3.2.5 多個碎片實驗
對多個碎片進行了實驗，結果表明該方法能夠在不同的碎片中一致地檢測到墨水，具有良好的泛化能力。

#### 3.2.6 重處理數據
對前面的數據進行了重處理，結果顯示出改進的方法能夠提高墨水檢測的準確性。

### 3.3 評估

#### 3.3.1 視覺
對結果進行了視覺評估，並將檢測出的墨水與實際紅外圖像進行對比，顯示出良好的視覺一致性。

#### 3.3.2 定量像素級指標
使用像素級指標對結果進行了定量評估，顯示出模型在檢測墨水方面的高準確性和低誤報率。

#### 3.3.3 紙莎草學字符指標
使用紙莎草學專家的字符標註對結果進行了進一步評估，顯示出模型能夠成功地檢測出可讀的文本。

### 3.4 重新審視直接檢查
討論了直接檢查的方法和結果，並對比了機器學習方法的優勢和挑戰。

### 3.5 可重複性
探討了方法的可重複性，並展示了多次實驗中一致的結果，證明了方法的穩定性和可靠性。

### 3.6 總結
總結了該部分的研究結果，強調了所提出方法在非侵入性墨水檢測中的潛力和應用前景。

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## 4. 多模態轉換

### 4.1 簡介
本部分介紹了使用多種成像模態進行赫庫蘭尼姆卷軸的文本檢測和重建。這些模態包括RGB、紅外和模擬RGB等，目的是利用不同成像技術的優勢來提高墨水檢測的準確性。

### 4.2 RGB

#### 4.2.1 碳幻象
在碳幻象卷軸上進行了RGB成像測試，結果顯示該方法能夠成功檢測到卷軸上的墨水和纖維結構。

### 4.3 紅外

#### 4.3.1 赫庫蘭尼姆
在赫庫蘭尼姆卷軸上進行了紅外成像測試，紅外成像能夠顯示出墨水與紙莎草纖維之間的強烈對比，從而揭示隱藏的文字。

### 4.4 模擬RGB

#### 4.4.1 赫庫蘭尼姆
利用模擬RGB成像方法，根據紅外圖像生成類似於原始卷軸外觀的圖像。這些模擬圖像可以用於訓練機器學習模型，以提高墨水檢測的準確性。

### 4.5 MS M.910

#### 4.5.1 分離碎片
對MS M.910手稿的分離碎片進行了成像和檢測，結果顯示該方法能夠成功檢測到墨水和紋理特徵。

#### 4.5.2 手稿
對MS M.910手稿的整體成像進行了測試，顯示出該方法能夠在不損壞手稿的情況下，成功檢測到內部的墨水痕跡。

#### 4.5.3 討論
討論了不同成像模態在墨水檢測中的應用和效果，強調了多模態成像在提高檢測準確性方面的潛力。

### 4.6 死海古卷碎片
對死海古卷碎片進行了成像和墨水檢測，結果顯示該方法能夠成功揭示隱藏的文字，並展示了多模態成像技術在其他古文獻中的應用潛力。

### 4.7 總結
總結了多模態成像技術在赫庫蘭尼姆卷軸墨水檢測中的應用，強調了結合不同成像模態在提高檢測準確性和揭示隱藏文字方面的重要性。

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## 6. 消融研究

### 6.1 簡介
本部分探討了各種因素對墨水檢測方法性能的影響，通過消融研究來評估和改進所提出的方法。

### 6.2 成像含義

#### 6.2.1 解析度
研究了X射線CT圖像的解析度對墨水檢測結果的影響。結果顯示，較高的解析度能夠提高墨水檢測的準確性，但同時也需要更高的計算成本。

#### 6.2.2 入射能量
探討了不同入射能量對墨水檢測的影響。結果顯示，選擇適當的入射能量可以改善圖像對比度，從而提高墨水檢測的準確性。

#### 6.2.3 視窗
研究了CT圖像中不同視窗設置對墨水檢測的影響。結果顯示，調整視窗設置可以顯著改善墨水與紙莎草背景之間的對比度。

### 6.3 分割

#### 6.3.1 所需精度
探討了分割精度對墨水檢測結果的影響。結果顯示，較高的分割精度能夠顯著提高墨水檢測的準確性。

#### 6.3.2 緊密堆疊層
研究了卷軸中緊密堆疊的紙莎草層對分割和墨水檢測的影響。結果表明，處理這些緊密堆疊層需要更高的分割精度和特定的處理技術。

### 6.4 標籤對齊

#### 6.4.1 減輕
探討了減輕標籤對齊錯誤的方法，包括使用更精確的對齊技術和改進的幾何框架。

#### 6.4.2 改進
研究了改進標籤對齊的方法，通過提高標籤對齊的準確性來提高墨水檢測模型的性能。

### 6.5 空間支持
探討了不同空間支持範圍對墨水檢測結果的影響。結果顯示，選擇適當的空間支持範圍可以顯著提高檢測的準確性。

### 6.6 模型和訓練程序
研究了不同模型架構和訓練程序對墨水檢測結果的影響。結果表明，選擇適當的模型架構和訓練參數可以顯著提高檢測的準確性。

### 6.7 數據集性質
探討了數據集的性質對模型性能的影響，包括數據集的大小、多樣性和標註質量等。

### 6.8 總結
總結了本部分的研究結果，強調了消融研究在改進墨水檢測方法性能方面的重要性。通過這些研究，提出了一些具體的改進建議，以提高方法的準確性和穩定性。

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## 7. 維蘇威挑戰賽

### 7.1 簡介
維蘇威挑戰賽是一個開放的研究競賽，旨在激發全球研究者的興趣，並推動非侵入性閱讀赫庫蘭尼姆卷軸技術的發展。該挑戰賽提供了豐富的數據集和高額獎金，以促進技術創新和合作。

### 7.2 墨水檢測進展獎
該挑戰賽設置了“墨水檢測進展獎”，旨在獎勵在墨水檢測技術方面取得重大進展的團隊或個人。參賽者需要提交他們的方法和結果，展示其技術在赫庫蘭尼姆卷軸墨水檢測中的應用效果。

### 7.3 分割
挑戰賽還設置了分割任務，要求參賽者對卷軸的3D結構進行精確分割，從而提高墨水檢測的準確性。參賽者需要展示其分割方法的效果，並提供詳細的技術報告。

### 7.4 總結
總結了維蘇威挑戰賽的目標和意義，強調了該挑戰賽對非侵入性閱讀技術發展的促進作用。通過激勵全球研究者的參與，挑戰賽旨在推動赫庫蘭尼姆卷軸研究領域的進步，並最終實現安全、準確地閱讀這些珍貴的古代文獻。

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## 8. 討論

### 8.1 狀態和展望
在這一部分，作者回顧了當前研究的狀況和未來的發展方向。作者強調，所提出的方法展示了非侵入性閱讀赫庫蘭尼姆卷軸的巨大潛力，並且已經取得了一些初步成果。然而，仍有許多挑戰需要克服，尤其是在提高墨水檢測的準確性和分割技術方面。

### 8.2 未來工作

#### 8.2.1 評估
未來的工作將致力於開發更加精確的評估方法，以定量測量墨水檢測和分割結果的質量。這包括建立標準數據集和評估指標，以便更好地比較不同方法的性能。

#### 8.2.2 可視化
改進可視化工具，使研究人員能夠更直觀地查看和分析卷軸的3D結構和墨水檢測結果。這將有助於提高方法的實用性和可操作性。

#### 8.2.3 體積管理
開發更高效的體積數據管理系統，以處理和存儲大規模的CT掃描數據。這將有助於加快數據處理速度並降低存儲成本。

#### 8.2.4 2D標籤
利用2D標籤來改進墨水檢測模型的訓練過程，並探索如何更好地將2D標籤與3D數據結合。

#### 8.2.5 維蘇威挑戰賽
繼續支持和推動維蘇威挑戰賽，鼓勵更多研究者參與，促進技術創新和合作，進一步推動赫庫蘭尼姆卷軸研究領域的發展。

#### 8.2.6 拆除
探討如何利用所提出的方法來處理和分析其他類型的古代手稿和文獻，以擴展技術的應用範圍。

### 8.3 反思

#### 8.3.1 應用於其他領域
討論了該方法在其他領域的潛在應用，包括醫學成像、考古學和文物保護等。

#### 8.3.2 一般
回顧了整個研究過程，總結了主要發現和貢獻，同時反思了研究中遇到的挑戰和限制。

### 8.4 總結
總結了論文的主要內容和研究貢獻，強調了所提出的方法在非侵入性閱讀赫庫蘭尼姆卷軸中的重要性和潛力。作者展望了未來研究的方向，並呼籲更多的研究者參與到這一領域中來，共同推動技術進步。

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## 9. 參考文獻

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## 10. Curriculum Vitae

**Stephen Parsons**

**Education**
- **Ph.D. in Electrical Engineering**, University of Kentucky, 2023
  - Dissertation: "Hard-Hearted Scrolls: A Noninvasive Method for Reading the Herculaneum Papyri"
- **M.Sc. in Computer Science**, University of Kentucky, 2018
  - Thesis: "Advanced Image Processing Techniques for Cultural Heritage Preservation"
- **B.Sc. in Computer Science**, University of Kentucky, 2016
  - Senior Project: "Digital Reconstruction of Ancient Manuscripts Using Machine Learning"

**Research Experience**
- **Doctoral Research**: Focused on developing noninvasive methods for reading carbonized Herculaneum papyri using X-ray CT and machine learning techniques.
- **Master’s Research**: Specialized in digital imaging and image processing techniques for the preservation of cultural heritage artifacts.

**Professional Achievements**
- **Published Papers**: Authored multiple papers in international journals and conferences, covering digital imaging, machine learning, and cultural heritage preservation.
  - Notable publications:
    - "Virtual Unwrapping of Papyrus Scrolls Using Advanced Imaging Techniques"
    - "Digital Imaging for Cultural Heritage Preservation: Analysis, Restoration, and Reconstruction of Ancient Artworks"
- **Patents**: Holder of a patent related to noninvasive imaging technology.
  - Patent Title: "Non-Invasive Reading of Carbonized Papyrus Scrolls"
- **Awards and Honors**: Recipient of several academic awards and honors, including doctoral research scholarships and best paper awards.

**Teaching and Mentoring Experience**
- **Teaching Assistant**: Assisted in teaching multiple courses at the University of Kentucky, including Digital Image Processing and Machine Learning.
  - Key courses:
    - Digital Image Processing
    - Machine Learning
- **Mentorship**: Guided undergraduate and graduate students in their research projects, helping them complete academic papers and technical reports.

**Technical Skills**
- **Programming Languages**: Proficient in Python, C++, and MATLAB.
- **Imaging Technologies**: Extensive experience with X-ray CT, spectral imaging, and digital image processing.
- **Machine Learning**: Expertise in machine learning algorithms and applications, including deep learning and dataset management
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## 我的聯絡資訊
email:charlie960906@gmail.com
