Technical advantages bridging the preservation limits of painted decoration of Neolithic ceramic figurines

[ES] La pintura de objetos cerámicos es una de las características más destacadas de la narración visual de la cultura material neolítica en Europa sureste y parcialmente Europa central. Lamentablemente, la conservación de la pintura aplicada después de la cocción suele ser baja debido a las condiciones de deposición. Además, puede haber sido dañada o contaminada debido a los procesos posteriores a la excavación y la conservación en el pasado. Los nuevos métodos de detección visual de rastros de pigmentos (DStretch) brindan un mayor éxito en la identificación de pigmentos y pinturas y en la reconstrucción de motivos, lo que conduce tanto a una protección más centrada sin contaminantes como a una comprensión más amplia de los motivos preferidos por las sociedades neolíticas en su narración. Los algoritmos de decorrelación se han utilizado ampliamente para analizar el arte rupestre y las pinturas murales, pero su aplicación a los artefactos móviles sigue siendo limitada. DStretch, una herramienta clave en este proceso, mejora los contrastes de color en imágenes digitales para detectar rastros de pigmentos débiles, que a menudo se pasan por alto en el análisis macroscópico estándar. Sin embargo, este método está poco utilizado en arqueología, especialmente para pigmentos frágiles en artefactos móviles. Al aplicar DStretch a fotografías de alta resolución o texturas de modelos 3D, podemos identificar restos de pigmentos sin dañar el objeto. La versatilidad del algoritmo se extiende a varios canales de color, lo que permite la detección de rastros sutiles en diferentes pigmentos, lo que mejora la conservación y el análisis general de los datos.

[EN] Painting on ceramic objects is one of the most outstanding features of visual narration of the Neolithic material culture in Southeastern and partly in Central Europe. Unfortunately, post-firing painting is usually poorly preserved due to deposition conditions. Moreover, it may have been damaged or contaminated during post-excavation and conservation processes in the past. New methods of visual detection of pigment traces (DStretch) bring about a higher success rate in the identification of pigment traces and the reconstruction of motifs, leading to both more targeted protection without contaminants and a broader understanding of the motifs preferred by Neolithic societies in their narration. Decorrelation algorithms have been widely used to analyse rock art and wall paintings, but their application to mobile artefacts remains limited. DStretch, a key tool in this process, enhances colour contrasts in digital images to detect faint pigment traces, which are often overlooked in standard macroscopic analysis. However, this method is underutilised in archaeology, especially for fragile pigments on mobile artefacts. By applying DStretch to high-resolution photographs or 3D model textures, we can identify pigment residues without damaging the object. The algorithm s versatility extends to different colour channels, making it possible to detect subtle traces across different pigments, improving overall data preservation and analysis.