Forskare från Rochester Institute of Technology utvecklar prisvärda bildbehandlingssystem för att hjälpa bibliotek och museer att bevara och utöka tillgången till sina historiska samlingar. Projektet, finansieras av ett anslag från National Endowment for the Humanities, syftar till att skapa ett billigt spektralavbildningssystem och mjukvara som kan användas för att återställa dold och oläslig text på historiska dokument.

Spektral avbildning – processen att samla in bilder av objekt i många ljusvåglängder – kan vara ett effektivt sätt att avslöja blek text som inte går att upptäcka för det mänskliga ögat på dokument som är hundratals år gamla. Dock, befintliga system är dyra och kräver expertis inom bildbehandling, vilket gör dem oöverkomliga och opraktiska för de flesta specialkollektioner. David Messinger, chef för Chester F. Carlson Center for Imaging Science och huvudutredare av anslaget, sa att hans team är glada över att utveckla en praktisk lösning som ger kuratorernas bildkapacitet, arkivarier och bibliotekarier så att de kan få ut mer av sina samlingar.

"Vid slutet av detta projekt, vi hoppas att vi kan sprida mycket mer av dessa system runt om i världen, ", sa Messinger. "Det är för närvarande en mycket nischmarknad och inträdesbarriärerna för befintliga system är så höga att när du pratar med folk, de tror att det inte finns något sätt vi kan ta på oss det. Vårt system kommer att bli mycket mer användarvänligt."

Messingers medarbetare i projektet inkluderar Tania Kleynhans, biträdande forskare vid Chester F. Carlson Center for Imaging Science; Roger Easton Jr., professor vid Chester F. Carlson Center for Imaging Science; och Juilee Decker, docent vid College of Liberal Arts och föreståndare för museistudieprogrammet.

Teamet håller för närvarande på att designa systemet och hoppas ha en fungerande prototyp i slutet av vintern. Nästa sommar, de planerar att utbilda studenter på RIT:s museistudieprogram i hur man använder systemet och låta dem testa det på flera platser. De kommer sedan att använda dessa fälttester för att göra ytterligare förbättringar. Projektet beräknas pågå till februari 2023.