Cyfrowa lupa dla historyka książki: od sesji fotograficznej do interaktywnej prezentacji faktury opraw techniką Reflectance Transformation Imaging (RTI)

Trójwymiarowa natura oprawy książkowej jako wyzwanie dokumentacyjne

Historyczna oprawa książkowa jest artefaktem o złożonej, wielowarstwowej strukturze, w której funkcja ochronna przeplata się z bogatym programem ikonograficznym i zdobniczym. Dla historyka książki badającego materialność kodeksu, powierzchnia oprawy – zazwyczaj skórzanej, pergaminowej lub tkaninowej – stanowi bezcenne źródło informacji o warsztacie introligatorskim, technikach zdobniczych oraz historii posiadania danego egzemplarza. Tradycyjna fotografia cyfrowa, choć powszechnie stosowana w procesach digitalizacji, często okazuje się niewystarczająca w przypadku dokumentacji powierzchni, takiej jak kształt tłoczeń ślepych, faktura skóry czy subtelne ślady narzędzi. Problem ten wynika z natury statycznego obrazu dwuwymiarowego, który rejestruje odbicie światła z jednego, z góry określonego kierunku, co prowadzi do trwałego „zamrożenia” cieni i odblasków, uniemożliwiając późniejszą zmianę parametrów oświetlenia.

W odpowiedzi na te ograniczenia, w obszarze humanistyki cyfrowej i konserwacji zabytków, zyskała na znaczeniu technika Reflectance Transformation Imaging (RTI), znana również jako obrazowanie z przekształceniem odbicia. RTI nie jest prostym zdjęciem, lecz obliczeniową metodą fotograficzną, która pozwala na stworzenie cyfrowego modelu powierzchni obiektu. Dzięki syntezie serii obrazów wykonanych przy zmiennym oświetleniu, badacz otrzymuje narzędzie pozwalające na interaktywną manipulację światłem, co w praktyce badawczej może funkcjonować jako „cyfrowa lupa” o niespotykanych dotąd możliwościach analitycznych.

Zastosowanie RTI w badaniach nad historycznymi oprawami książkowymi otwiera nowe perspektywy w zakresie atrybucji i identyfikacji warsztatów introligatorskich, a w kontekście badawczym może być pomocne w:

1. Identyfikacji narzędzi introligatorskich poprzez rozpoznawanie subtelnych cech indywidualnych tych przyrządów, co pozwala na precyzyjną atrybucję oprawy konkretnemu mistrzowi.
2. Odczytywaniu zatartych napisów poprzez wydobywanie konturów liter w wyciskanej na grzbietach lub okładzinach tytulaturze, które stały się nieczytelne gołym okiem.
3. Analizie elementów dekoracji w procesie tworzenia kompozycji zdobniczej.
4. Tworzeniu dokumentacji konserwatorskiej umożliwiającej monitorowanie zmian w strukturze powierzchni oprawy.

Przykłady dokumentacji opraw starych druków prezentowanych w tej technice można zobaczyć w Bibliotece Cyfrowej Uniwersytetu Wrocławskiego. W niniejszym artykule zostaną przedstawione wskazówki dotyczące realizacji procesu digitalizacji w technice RTI z uwzględnieniem nowych narzędzi do tworzenia prezentacji w oprogramowaniu RelightLab^[1] oraz przeglądarce OpenLime^[2].

Metody akwizycji danych – oświetlenie manualne oraz kopuły automatyczne

Proces tworzenia obrazu RTI wymaga wykonania serii fotografii przy całkowicie nieruchomym aparacie i obiekcie, przy czym każda klatka musi być naświetlona z innego kierunku. Istnieją dwa podstawowe podejścia do gromadzenia tych danych: metoda manualna, określana jako Highlight Image Capture^[3], oraz metoda automatyczna, wykorzystująca kopuły oświetleniowe (Dome RTI). Istotną kwestią jest odległość źródła światła od obiektu.

Metoda Highlight RTI (Manualna)

Metoda ta umożliwia realizację za pomocą posiadanego sprzętu fotograficznego używanego w większości studiów czy pracowni fotograficznych zarówno w instytucjach, jak i w pracach terenowych. W tym wariancie fotograf ręcznie przemieszcza źródło światła (np. lampę błyskową lub panel LED) po wirtualnej sferze otaczającej obiekt. Kluczowym elementem tej metody jest obecność w kadrze czarnych, błyszczących sfer referencyjnych (kul RTI). Odbicie światła na sferze pozwala oprogramowaniu RelightLab na precyzyjne wyliczenie wektora oświetlenia dla każdego zdjęcia. Choć metoda ta daje dużą swobodę, jest czasochłonna i obarczona ryzykiem błędu ludzkiego, polegającego na nierównomiernym pokryciu hemisfery punktami świetlnymi.

Metoda Dome RTI (Automatyczna)

W instytucjach realizujących projekty masowej digitalizacji, takich jak biblioteki, możliwe jest użycie stacjonarnych kopuł oświetleniowych, które automatyzują proces akwizycji i ułatwiają cykl przetwarzania obrazów przed wczytaniem ich do Oprogramowania RelightLab. Kopuła posiada zamontowane na stałe diody LED, rozmieszczone zgodnie z matematycznym modelem optymalnego oświetlenia. Cały proces – od zapalania diod po wyzwalanie migawki aparatu – jest sterowany za pomocą kontrolera. Metoda ta zapewnia powtarzalność i skraca czas sesji (trwającej często mniej niż 5 minut), co jest kluczowe przy opracowywaniu dużych kolekcji woluminów.

Rygor techniczny – parametry jakościowe i wymogi poprawnej ekspozycji

Aby dane RTI posiadały wartość naukową, sesja fotograficzna powinna spełniać wymogi techniczne dotyczące jakości obrazów cyfrowych szczególnie w zakresie parametrów Spatial Frequency Response (SFR), który mierzy zdolność systemu do reprodukcji drobnych szczegółów. W przypadku opraw książkowych, gdzie badamy mikrostrukturę skóry, ostrość obrazu musi być jednolita w całym kadrze. Niezbędne jest użycie obiektywów stałoogniskowych o niskiej dystorsji oraz zachowanie stabilności statywu. Pełne profilowanie barwne, ze względu na różnice oświetlenia na każdym ujęciu nie jest możliwe, więc zakres tych działań ogranicza się do ustalenia balansu bieli oraz korekcji ekspozycji^[4]. Kolejnym kluczowym aspektem jest unikanie tzw. szparowania, czyli cyfrowego wycinania obiektu z tła na etapie surowych zdjęć^[5].

W wytycznych Historic England z 2018 roku, dotyczących H-RTI, zaleca się, aby dystans źródła światła od obiektu był zazwyczaj trzy lub cztery razy większy niż najdłuższy bok fotografowanego obszaru. Autorzy zauważają jednak, że w trudnych warunkach można go zmniejszyć nawet do półtora lub dwóch razy, wciąż osiągając dobre rezultaty^[6]. Zbyt blisko umieszczone oświetlenie, szczególnie w niskich pozycjach lamp będzie skutkowało dużym zróżnicowaniem oświetlenia płaszczyzny, implikującym w finalnej prezentacji bladość barw lub wręcz prześwietlenie fragmentów, pomimo braku zjawiska „clippingu” w plikach źródłowych.

Zazwyczaj wystarczająca liczba ujęć do stworzenia zadowalającej prezentacji mieści się w zakresie 40–60. Jednak, szczególnie w sesji manualnej można wykonać więcej ujęć, co daje możliwość wyboru najlepszych ujęć na etapie przetwarzania obrazów. Przetwarzanie obrazów również w zależności od metody (manualnej lub automatycznej) może się różnić. Najdokładniejszy proces będzie zawierał zapis plików w postaci RAW, ich edycję w programie do przetwarzania plików RAW, a następnie eksport do formatu JPG. W przypadku procesu zautomatyzowanego, jeśli system umożliwia kalibrację i profilowanie oraz zapewnia powtarzalność procesu z zachowaniem kluczowych parametrów, możliwe jest generowanie plików JPG z pominięciem zapisu i przetwarzania plików RAW, jest to jednak zależne od poziomu zautomatyzowania danego zestawu.

Tworzenie prezentacji w RelightLab – od importu do formatów PTM i HSH

Oprogramowanie RelightLab stanowi obecnie najbardziej zaawansowane narzędzie do syntezy obrazów RTI, zastępując wysłużony program RTIBuilder. RelightLab, opracowany przez specjalistów z ISTI-CNR, oferuje także znacznie większą stabilność pracy oraz możliwość przetwarzania obrazów o bardzo wysokiej rozdzielczości, co jest kluczowe przy dokumentowaniu dużych powierzchni opraw.

Proces w RelightLab przebiega w kilku etapach:

1. Import danych – aplikacja automatycznie wczytuje serię zdjęć z folderu. Jeśli sesja była wykonana w kopule, program automatycznie ładuje plik .lp lub .dome, zawierający współrzędne świateł.
2. Wyrównanie – ma znaczenie szczególnie w sytuacji akwizycji manualnej. Jeśli mimo stabilności systemu dojdzie do niewielkich przesunięć obrazów w aplikacji można dokonać ręcznej korekty wyrównania obrazów poprzez wskazanie na wszystkich obrazach wspólnego punktu.
   
   Ilustracja 1. Widok oprogramowania RelightLab w funkcji wyrównywania obrazów.
   
   Kalibracja skali – na etapie tworzenia prezentacji można dokonać kalibracji skali, co pozwala użytkownikom na precyzyjne mierzenie elementów obiektu.
   
   Ilustracja 2. Widok oprogramowania RelightLab w funkcji kalibracji skali.
3. Detekcja sfer (w metodzie manualnej) – jeśli zdjęcia zawierają kule RTI, RelightLab precyzyjnie lokalizuje odblaski i wylicza pozycje oświetlenia. Praktyczną poradą może być uprzednie przygotowanie małych plików z wykadrowaną kulą i stworzenie na ich podstawie mapy odbić zapisanych do pliku *.lp. Takie działanie szczególnie przy większych obiektach, gdzie kula rejestrująca kąty źródła światła znajduje się w bocznej części kadru i stanowi jego małą część, daje możliwość lepszego rozpoznania wartości pozycji lampy i znacznie ogranicza błędy. Plik *.lp przed przygotowaniem finalnej prezentacji można otworzyć w notatniku i przejrzeć jego wartości. Niekiedy, pomimo właściwego wskazania źródła światła w aplikacji, system nie potrafi określić jego parametrów. Wówczas w pliku *.lp przy określonym pliku pojawi się wpis „Nan Nan Nan”. Na tym etapie mamy możliwość usunięcia nierozpoznanych plików, korekty wpisów pliku *.lp i dalszej realizacji prezentacji.
4. Kadrowanie (Cropping) – użytkownik może wyznaczyć obszar zainteresowania, co pozwala na oszczędność miejsca i skupienie uwagi na konkretnym tłoku lub fragmencie oprawy.
5. Wybór modelu dopasowania (Fitter) – tu następuje kluczowa decyzja o formacie wyjściowym.

Charakterystyka formatów wyjściowych w RelightLab

Wybór formatu zależy od charakteru badanej oprawy i przeznaczenia dokumentacji:

• PTM (Polynomial Texture Map): Format ten wykorzystuje 6 współczynników wielomianu na piksel. Jest on idealny do dokumentacji opraw skórzanych z tłoczeniami ślepymi, gdzie nie występuje połysk, a celem jest uzyskanie maksymalnej czytelności faktury materiału. PTM charakteryzuje się mniejszym rozmiarem pliku i jest wspierany przez większość starszych przeglądarek.
• HSH (Hemispherical Harmonics): Ten model wykorzystuje zazwyczaj 9 lub 16 współczynników. Jest on niezbędny w przypadku opraw bogato złoconych, posiadających metalowe guzy, klamry lub emaliowane plakietki. HSH znacznie lepiej odwzorowuje odblaski (specular highlights), zapobiegając powstawaniu czarnych plam w miejscach o silnym połysku, co jest częstym błędem w formacie PTM.
• RBF (Radial Basis Functions): Nowoczesny format oferowany przez RelightLab, który stosuje interpolację funkcyjną i redukcję wymiarowości danych. Oferuje on najwyższą wierność rekonstrukcji przy zachowaniu akceptowalnej wydajności, stając się nowym standardem.
• BLN (Bilinear interpolation): wykorzystuje interpolację dwuliniową na siatce parametrów zamiast funkcji radialnych. Jest on szczególnie polecany w sytuacjach nierównomiernego próbkowania kierunków światła (uneven sampling), co często zdarza się podczas sesji manualnych Highlight RTI. Zapewnia stabilną rekonstrukcję nawet przy lukach w danych oświetleniowych.

RelightLab umożliwia także generowanie map normalnych (Normal Maps), które są obrazami kodującymi wektor orientacji powierzchni w każdym punkcie. Mapy te mogą być eksportowane do programów do modelowania 3D lub wykorzystywane do cyfrowej rekonstrukcji kształtu narzędzi introligatorskich. Oprogramowanie nie wymaga również znanej dotychczas struktury folderów, jaką posługiwało się oprogramowanie RTIBuilder.

Publikacja i interaktywna eksploracja w środowisku OpenLime

OpenLime (Open Layered IMage Explorer) to nowoczesny framework webowy napisany w JavaScript, przeznaczony do prezentacji wielowarstwowych i relightowalnych modeli obrazów. Jego ważną cechą jest wsparcie dla formatów kafelkowych (DeepZoom, IIIF). Stworzony model RTI może być zapisany w postaci struktury obrazów wraz z interfejsem, który wykorzystuje moc obliczeniową karty graficznej (poprzez WebGL) do renderowania oświetlenia w czasie rzeczywistym w celu udostępniania modelu w internecie w sposób umożliwiający badaczom i publiczności interaktywną pracę z obiektem. Przy eksporcie należy wybrać wariant „Deepzoom” oraz zaznaczyć funkcję „Add openlime viewer code”. Wówczas oprogramowanie wygeneruje prezentację kompletną i gotową do umieszczenia na serwerze hostingowym.

Narzędzia analityczne OpenLime dla historyka książki

System OpenLime oferuje szereg funkcjonalności, które transformują przeglądarkę internetową w wirtualne laboratorium:

• Interaktywne oświetlenie – użytkownik przesuwa wirtualne źródło światła, co pozwala na „wydobycie” detali tłoczeń pod ekstremalnie niskimi kątami (oświetlenie smużne), niemożliwe do uchwycenia w tradycyjnej fotografii.
• Filtry – OpenLime pozwala na podgląd różnych warstw obrazu, np. zdjęcia w świetle widzialnym, mapy normalnych, defuse i specular. Dzięki tej funkcji badacz może przesuwać źródło światła nad obrazem, a OpenLime w czasie rzeczywistym pokazuje inny tryb renderowania (np. usunięcie koloru).
• Pomiary i skala – dzięki kalibracji skali wykonanej na etapie procesowania, OpenLime pozwala na precyzyjne mierzenie elementów oprawy (np. szerokości linii radełka czy średnicy punktu w tłoku) bezpośrednio w przeglądarce.
• Optymalizacja kafelkowa – system wspiera formaty kafelkowe (DeepZoom, IIIF), co oznacza, że nawet gigantyczne pliki RTI o dużych rozdzielczościach będą działały sprawnie, przesyłając do użytkownika tylko te fragmenty, które aktualnie widzi na ekranie.

Ilustracja 3. Widok okładki starego druku w Bibliotece Cyfrowej Uniwersytetu Wrocławskiego

Podsumowując, dokumentacja opraw w technice RTI może być postrzegana nie tylko jako atrakcyjna wizualizacja oprawy książki, ale przede wszystkim, jako obiektywna dokumentacja 2.5D, która umożliwia badanie cech warsztatowych i proweniencyjnych bez konieczności bezpośredniego kontaktu z oryginałem.

---

^[1] Źródło: https://vcg.isti.cnr.it/vcgtools/relight/ [dostęp: 05.05.2026].
^[2] Źródło: https://github.com/cnr-isti-vclab/openlime [dostęp: 05.05.2026].
^[3] Szczegółowa instrukcja opisująca proces manualnej akwizycji danych: https://www.c-h-i.org/learn/media/RTI_Hlt_Capture_Guide.pdf [dostęp: 05.05.2026].
^[4] M. Szala, M. Żurawski (2024). Perspectives for the application of Reflectance Transformation Imaging in cultural institutions, „Studia Wilanowskie”, XXXI, s. 161. https://doi.org/10.5604/01.3001.0055.1370.
^[5] Tamże, s. 162.
^[6] Historic England. Multi-light Imaging: Highlight-Reflectance Transformation Imaging (H-RTI) for Cultural Heritage. Swindon, UK: Historic England, 2018.

Artykuł powstał w ramach realizacji przez Bibliotekę Narodową zadania sfinansowanie działalności Centrum Kompetencji w zakresie digitalizacji materiałów bibliotecznych w 2026 roku. 

Dofinansowano ze środków Ministra Kultury i Dziedzictwa Narodowego