КЕРАМИЧЕСКАЯ ПЕТРОГРАФИЯ: ИСТОРИЯ МЕТОДА И СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ

Методы петрографии давно и успешно применяются в геологии для описания и классификации горных пород. Во второй половине XIX в. они были заимствованы исследователями для изучения глиняных изделий, с целью определения компонентного состава сырья и минералов, использованных в качестве отощителя, а также для установления степени их изменений в процессе декарбонизации. Кроме того, петрография позволяет изучать органические остатки в составе формовочной массы с целью определения температуры обжига изделия. Со временем данное направление переросло в отдельную дисциплину, получившую название керамической петрографии и ставшей, по сути, археологическим методом изучения артефактов из глины, сочетающим традиционные археологические (визуальный, морфологический, типологический и т.д.) и естественнонаучные приемы характеристики керамики. В статье рассматривается отечественная и зарубежная историография, посвященная петрографическому анализу, преимущественно, обожженных сосудов. Главный акцент делается на исследованиях, затрагивающих основные вехи развития самого метода, а также характеризующих опыт его применения при изучении керамики античной эпохи. В статье также затрагиваются проблемы современного состояния керамической петрографии в отечественной науке

Automatic Petrographic Feature Extraction from Pottery of Archaeological Interest

Abstract—The concept of fabric, defined by the description and classification method introduced by Whitbread (1995), has been usually used to perform petrographic studies of thin sections of ancient ceramics. This work analyzes pottery of archaeological interest by making use of image processing algorithms. First a preliminary petrographic analysis has been quantitatively performed by point counter stage. Afterward our attention has been focused on the automatic identification of structural and textural components of the potteries through optical microscopy. Image analysis techniques have been then used to automatically classify the image component into three classes: inclusions, voids and groundmass. Preliminary results, confirm the effectiveness of the proposed approach: petrographic data collection becomes faster with respect to traditional method providing also quantitative information useful for fabric recognition. I