HIEROTEKA 3D : Acquisition et traitement photogrammétrique des hiéroglyphes d’Amenhotep Ier à Karnak

Timothée SASSOLAS-SERRAYET (LabEx ARCHIMEDE, CFEETK)

Abstract: The HIEROTEKA 3D project aims to create the first 3D paleographic database of hieroglyphic signs from a photogrammetric coverage of the monument of Amenhotep I in Karnak. This project required the development of dedicated acquisition and processing protocols to allow the documentation of more than 815 blocks and fragments for a total of 1175 decorated faces from which have been extracted more than 13000 independent hieroglyphs.

Version PdF : https://cfeetk.hypotheses.org/files/2023/11/Carnets-CFEETK-2023-Timothee-SASSOLAS-SERRAYET-paleographie-3D-HIEROTEKA3D-Karnak.pdf

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I. Présentation du projet HIEROTEKA 3D

§1. Le projet HIEROTEKA 3D est porté par Marc Gabolde¹ et s’inscrit dans le cadre du 9^e appel à projet du LabEx ARCHIMEDE². Financé sur une période d’un an à partir de janvier 2022, ce projet avait pour ambition de créer la première base de données paléographique en trois dimensions de signes hiéroglyphiques. Il avait aussi pour objectif de participer au programme de documentation du Centre Franco-Égyptien d’Étude des Temples de Karnak (CFEETK, UAR 3172 du CNRS/SCA-MoTA) en complétant et en améliorant ses archives numériques. Le projet s’est focalisé sur les monuments du pharaon Amenhotep I^er à Karnak. Les modèles numériques de plus de 13000 hiéroglyphes indépendants ont été extraits à partir de la documentation de 1175 faces décorées réparties sur 815 blocs et fragments en calcaire. Après avoir été identifiés et classés, ces modèles alimenteront une base de données paléographique en 3D. Les orthomosaïques des décors permettront quant à elles de produire des fac-similés finement détaillés qui soutiendront l’étude des monuments d’Amenhotep I^er et leur anastylose³.

II. Introduction : Paléographie 3D

§2. La perception des hiéroglyphes en volume est généralement perdue ou au mieux partiellement rendue dans les paléographies traditionnelles en deux dimensions. Une paléographie qui intégrerait une troisième dimension rendrait non seulement perceptibles mais aussi quantifiables les profondeurs et les courbes d’un signe. Elle soulignerait ainsi les différences parfois ténues, mais néanmoins significatives, qui peuvent exister entre les styles de gravure à différentes époques. Ce gain d’information permettrait par conséquent de conforter la datation d’inscriptions isolées, mais aussi d’affiner les reconstitutions d’inscriptions détériorées ou lacunaires et le travail d’anastylose. Outre ces intérêts scientifiques importants, une telle paléographie participerait aussi à l’élaboration de reconstitutions virtuelles plus fidèles à la réalité, qui favorisent la diffusion des résultats de la recherche auprès du grand public.

§3. S’il y a déjà de nombreuses publications traditionnelles pour des paléographies⁴, y compris à Karnak⁵, mais aussi quelques projets de bases de données en ligne⁶, il n’existe en revanche pas de paléographie en 3D de signes hiéroglyphiques à l’heure actuelle.  Pour créer une telle base de données, le choix du projet HIEROTEKA 3D s’est porté sur les monuments d’Amenhotep I^er qui représentent une réserve importante et qualitative de signes.  Les séries de blocs et fragments épars qui forment aujourd’hui les restes de ces monuments comportent environ 900 éléments d’un calcaire local⁷ pour un total de plus de 1200 faces décorées, en majeure partie inscrites. La gravure hiéroglyphique y est exécutée avec une grande finesse et nous est parvenue particulièrement bien conservée (Fig. 1). Ces monuments font aussi l’objet d’études en cours⁸ et de projets de remontages qui bénéficieront des résultats du projet.

III. Méthode

III.1. La photogrammétrie

§4. La photogrammétrie⁹ est la technique de numérisation 3D qui a été retenue pour la réalisation du projet. Cette méthode consiste à photographier un sujet depuis de nombreux points de vue. Les coordonnées en trois dimensions d’un grand nombre de points de la surface du sujet sont ensuite calculées en tirant profit de la parallaxe entre chaque cliché. À partir de ce nuage de points, il est possible de produire un modèle numérique d’élévation relative (MNE) qui rend compte des changements d’élévation du modèle projetés depuis un plan de référence souhaité. Les photos peuvent aussi être reprojetées sur le MNE, puis fusionnées entre elles pour obtenir une orthomosaïque orthorectifiée de résolution homogène et corrigée de toutes les distorsions liées au système optique utilisé.

Le laboratoire photographique du CFEETK, sous la responsabilité d’Émilie Saubestre¹⁰, bénéficie depuis plusieurs années d’une expertise en photogrammétrie et en a déjà tiré une documentation conséquente qui inclut des modèles 3D complets de monuments¹¹ et des orthomosaïques de scènes. Pour les besoins du projet, un ingénieur d’études, Timothée Sassolas-Serrayet, a été recruté afin de développer un protocole d’acquisition et de traitement des séries de blocs concernées.

III.2. Protocole développé

§5. Les protocoles photogrammétriques sont aujourd’hui largement répandus y compris en dehors des cercles de spécialistes grâce à toute une série de logiciels grand public (ex. Agisoft Metashape, Meshroom, MicMac, etc..) et ne nécessitent pas de développements de fond. En revanche, traiter dans le temps imparti une quantité très importante d’éléments pour construire un jeu de données de qualité et homogène a nécessité l’élaboration d’un protocole d’acquisition et de traitement optimisé pour le projet.

Ce protocole se découpe en trois grandes étapes. La première est la phase d’acquisition sur le terrain, où sont prises toutes les photos nécessaires à la construction des modèles numériques. La seconde est la phase de traitement photogrammétrique à proprement parler qui permet d’obtenir une version brute des MNE et des orthomosaïques. La troisième consiste au post-traitement de ces produits initiaux afin d’en dériver toute une série d’orthoimages qui répondent aux objectifs du projet.

III.2.1 Acquisition photogrammétrique

§6. La précision des résultats finaux dépend directement de la robustesse du protocole d’acquisition des photographies sur le terrain. Le matériel utilisé, l’agencement des blocs, leur géométrie, ainsi que les conditions d’éclairage sont autant de paramètres à prendre en compte pour assurer la production d’un modèle numérique satisfaisant.

Les blocs et fragments qui forment les séries des monuments d’Amenhotep I^er comptent d’une à quatre faces décorées. La surface de ces faces est comprise entre 0,01 et 1,5 m² avec une valeur médiane de 0,34 m² (équivalent à des dimensions de 10×10, 120×120 et 60×60 cm, respectivement). Les éléments sont répartis sur deux séries de banquettes en béton, l’une d’orientation Est-Ouest, située au musée de plein air (Fig. 2a), l’autre d’orientation Nord-Sud, située au sud de l’axe principal du temple de Karnak (Fig. 2b). Les décors sont tournés pour être visibles depuis le côté des banquettes (Fig. 2c) ou pour être accessibles lorsqu’ils se trouvent entre deux blocs successifs.

Cet arrangement rend l’illumination des faces hétérogène en fonction de leur orientation et de la course du soleil. Pour homogénéiser les conditions d’éclairage, nous avons utilisé un barnum avec un tissu blanc semi-opaque qui permet de diffuser la lumière sur le sujet et de supprimer les ombres portées qui peuvent biaiser le processus de reconstruction photogrammétrique. Cette installation nous a permis de faire des acquisitions de proche en proche en déplaçant simplement le barnum d’un bloc à l’autre le long des banquettes, sans tenir compte de l’orientation des faces par rapport au soleil (Fig. 3a).

§7. Un Nikon D90 était alloué de manière permanente au projet. Nous avons utilisé un objectif zoom ultra-grand angle Nikon AF-S DX 12-24 f/4 Nikkor fixé sur une focale de 14mm (équivalent 21mm en format 24×36). Ce choix se justifie par le besoin d’effectuer des acquisitions avec un recul inférieur à 1 m contraint par l’espacement entre les banquettes et la nécessité de rester proche du sujet (~ 20 cm) compte tenu de la résolution limitée du capteur de l’appareil (12,2 mégapixels). La focale utilisée permet cette proximité tout en assurant une couverture suffisante de chaque cliché (environ 20×30 cm sur le sujet) pour réduire au maximum le nombre de prises de vue pour chaque face. Après une série de tests, nous avons maintenu les paramètres de l’appareil identiques pendant toute la campagne d’acquisition. Nous avons désactivé tous les réglages automatiques intégrés (balance des blancs, active d-lighting, etc.) et maintenu la sensibilité ISO à 160, l’ouverture à f/11 et la vitesse d’obturation à 1/250s. Les photos ont été enregistrées au format « .nef », format raw propriétaire de la marque Nikon avant d’être converties au format « .dng » pour la suite du processus de traitement photogrammétrique. Pour assurer une meilleure stabilité et un plus grand confort lors de l’acquisition, nous avons monté l’appareil dans une cage d’appareil photo équipée de poignées et d’un déclencheur filaire (Fig. 3a). Pour chaque acquisition, nous avons positionné au moins quatre échelles codées autour de la face décorée afin de remettre le modèle numérique à l’échelle pendant le processus de traitement photogrammétrique. La géométrie d’acquisition consiste ensuite en un premier passage de prises de vue obliques le long des arêtes de la face. Le décor est ensuite couvert avec des prises de vue frontales selon un motif en lacet (Fig. 3b). La distance par rapport au sujet est maintenue la plus constante possible. Chaque photo est prise avec un recouvrement d’environ 80% sur ses voisines. Suivant ce protocole et avec le matériel utilisé, le nombre de prises de vue nécessaire atteint 600 clichés par mètre carré, soit 200 pour une face de taille médiane.

III.2.2 Traitement photogrammétrique

§8. Compte tenu du nombre très important de faces à traiter dans le temps imparti au projet, nous avons développé une chaîne de traitement photogrammétrique semi-automatique sur le logiciel Agisoft Metashape. Les différentes parties du processus de reconstruction photogrammétrique sont assurées par trois programmes codés en langage Python (Fig. 4). Ces programmes permettent de traiter successivement les faces par lots sans intervention humaine, tout en garantissant une homogénéité des résultats.

§9. Le premier programme gère l’alignement relatif des images en calculant la position de points homologues qui sont visibles sur le sujet depuis plusieurs points de vue. L’ensemble de ces points forme un premier nuage de points brut. Le programme gère ensuite la détection des paires de cibles qui bornent chaque échelle et associe les distances réelles correspondantes aux segments qui les relient. Grâce à ces distances de référence, le modèle est remis à l’échelle et la position des points homologues est affinée en appliquant des corrections aux distorsions du système optique utilisé. À l’issue de cette étape, plusieurs paramètres, la « Reconstruction Uncertainty » (RU), « Projection Accuracy » (PA) et « Reprojection Error » (RE) sont calculés pour tous les points du nuage (voir le manuel utilisateur du logiciel¹² pour plus de détails). Ces paramètres rendent compte de l’erreur sur la position de chaque point homologue et peuvent être utilisés pour filtrer le nuage afin de réduire les erreurs de reprojection.

§10. Le second programme gère cette phase d’optimisation en utilisant l’outil de sélection graduelle des points homologues. Les points sont successivement filtrés sur la base de leur RU, puis leur PA et enfin leur RE¹³. Pour chaque paramètre, une fraction (10%) des points les moins bien contraints est filtrée après quoi l’alignement est optimisé. Cette étape est répétée de manière itérative, jusqu’à atteindre une valeur seuil pour chaque paramètre fixée respectivement à 10,4 et 0,3 pour RU, PA et RE. Les coordonnées en 3D d’un grand nombre de points (>10M par face) sont ensuite calculées pour créer un nuage de points dense. Chaque point est associé à un indice de confiance qui correspond au nombre de prises de vue utilisées pour calculer sa position. Les points calculés avec moins de trois images sont susceptibles d’être mal contraints et sont automatiquement filtrés.

Après cette étape, une intervention manuelle est nécessaire pour finir de nettoyer le nuage de point dense et le référencer. Les points qui n’appartiennent pas à la face décorée (sol, échelles, blocs voisins) et qui n’ont pas été automatiquement discriminés lors de l’étape précédente sont triés à la main. Une série de marqueurs est ensuite disposée sur le fond plat du décor pour définir un plan de référence moyen à partir duquel sera projeté le nuage de points. La définition de la verticale et de l’horizontale sur ce plan est assurée par un triplet de marqueur qui s’appuie sur l’orientation des éléments gravés.

§11. Le troisième programme calcule une matrice de rotation qui permet de projeter le nuage de points sur le plan de référence et de créer un MNE. Les photographies sont ensuite orthorectifiées sur le modèle numérique puis fusionnées pour produire une orthomosaïque. Ces produits sont enfin extraits au format « .tif » à une même résolution de 0,1 millimètre par pixel pour être post-traités par une dernière série de programmes sur le logiciel Matlab.

III.2.3 Post-Traitement

§12. Cette dernière phase de post-traitement consiste à produire, à partir des fichiers bruts extraits d’Agisoft Metashape, une série d’images publiables pour la documentation de chaque face décorée et de chaque hiéroglyphe qui y figure. Cette tâche a été automatisée par plusieurs programmes développés sur Matlab et QGIS.

Le MNE et l’orthomosaïque bruts (Fig. 5a) sont détourés pour ne conserver que l’étendue du bloc. Une correction automatique de la balance des blancs¹⁴, du contraste et de la luminosité est ensuite appliquée à l’orthomosaïque pour que ces paramètres restent cohérents d’un bloc à l’autre (Fig. 5b). Une seconde version de cette orthomosaïque est créée en y superposant un ombrage artificiel pour faire ressortir l’information épigraphique (Fig. 5c).

De son côté, le MNE est traité à l’aide de la boite à outils TopoToolbox¹⁵ pour produire trois orthoimages différentes. Une carte d’ombrage qui permet de se rendre compte des reliefs sans information colorimétrique (Fig. 5d) ; une carte d’ombrage multiple avec un ombrage de couleurs différentes en fonction de la direction de l’illumination (Fig. 5e) qui permet de faire ressortir les reliefs indifféremment de leur orientation ; une carte d’élévation relative qui permet une appréciation quantitative de la hauteur et du volume des gravures (Fig. 5f). Pour finir, une échelle est apposée à chaque image pour en donner les dimensions réelles.

§13. Une autre orthoimage est produite à partir de l’orthomosaïque traitée (Fig. 6a). Le contraste y est modifié de façon à faire ressortir des traces de polychromie (Fig. 6b) suivant une méthode analogue à celle utilisée dans l’outil de traitement Dstretch¹⁶.

III.2.4 Extraction des hiéroglyphes

§14. Le pointage des hiéroglyphes est effectué sur le logiciel QGIS. En utilisant les images traitées, chaque signe est marqué manuellement par un polygone qui définit son extension verticale et horizontale. Les coordonnées de tous les polygones d’une face sont ensuite enregistrées dans un fichier de couche vectorielle au format « shapefile ». Ces informations sont utilisées par un dernier programme sur Matlab qui permet de détourer automatiquement les signes sur les orthoimages et d’y apposer une échelle (Fig. 7).

De cette manière, trois versions de chaque signe sont extraites sous la forme d’images au format « .tif », une tirée de l’orthomosaïque, une seconde de l’orthomosaïque avec un ombrage artificiel et une dernière de la carte d’ombrage multiple (Fig. 8).

IV. Résultats

§15. Au total, 824 blocs et fragments, pour un total de 1175 faces décorées ont été traités suivant le protocole décrit sur la durée du projet. Les orthoimages produites viennent enrichir la documentation des monuments d’Amenhotep I^er à Karnak et permettent la production de fac-similés détaillés. Environ 13 000 hiéroglyphes indépendants, entiers ou fragmentaires ont été extraits à partir de ces images (Fig. 8 et 9). Une fois identifiés et classés, ces signes viendront alimenter une base de données paléographique de hiéroglyphes en trois dimensions des monuments d’Amenhotep I^er à Karnak (ex Fig. 9), qui sera la première base de données dans son genre.

V. Perspectives

§16. Le projet HIEROTEKA 3D a permis un premier retour d’expérience pour l’acquisition et le traitement d’un grand nombre d’éléments nécessaire à la création d’une base de données paléographique en 3D. Les suites du projet consisteront à rendre accessible en ligne les résultats obtenus à l’image de bases de données paléographiques déjà existantes. Les protocoles d’acquisition ainsi que les programmes de traitement photogrammétrique semi-automatique développés au cours de ce projet pourront être exploités sur d’autres corpus et d’autres périodes de l’histoire égyptienne afin de croiser la paléographie d’Amenhotep I^er à celle d’autres rois comme Sésostris I^er. Ces protocoles ne se limitent cependant pas uniquement à la création d’une telle base de données. Cette expérience ainsi que les outils mis à disposition du CFEETK ont d’ores et déjà pu être réutilisés dans d’autres missions de documentation. Ils ont notamment permis l’acquisition précise des parois décorées qui composent les chapelles du monument de Taharqa du Lac avant leur restauration¹⁷. Ils ont aussi été utilisés pour la documentation de plus de 600 blocs dans le cadre de l’étude épigraphique de la façade du II^e pylône¹⁸ ou encore la réalisation d’une carte de profondeur de la table en calcite de la Salle solaire de l’Akh-menou¹⁹. Les résultats du projet dépassent donc ses objectifs de base en offrant des outils qui facilitent le travail de documentation du CFEETK et qui bénéficient à de nouveaux projets. Ces outils pourront être adaptés et améliorés en fonction des objectifs des futures missions du centre.

© 2023. This work is openly licensed via CC BY 4.0.

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1. Professeur à l’université Montpellier III Paul-Valéry, UMR 5140 ASM, équipe ENiM. [↩]
2. Ce travail a bénéficié du soutien du LabEx ARCHIMEDE au titre du programme « Investir L’Avenir » ANR-11-LABX-0032-01 ainsi que de la Fondation universitaire Hiérolexique (resp. Fr. Servajean). Ce travail a également été possible grâce au soutien des co-directeurs du CFEETK, Dr. Ahmed Al-Taher (MoTA) et Dr. Luc Gabolde (CNRS), qu’ils soient ici remerciés. [↩]
3. L’étude des monuments d’Amenhotep I^er à Karnak est porté par L. Gabolde et J.-Fr. Carlotti. Le projet d’anastylose sera réalisé dans les prochaines années par le CFEETK dans le Musée en plein-air de Karnak. [↩]
4. Voir notamment la collection PalHiero de l’Ifao. [↩]
5. P. Lacau, H. Chevrier, Une chapelle de Sésostris Ier à Karnak, vol. 2, Le Caire, 1969, voir « planches épigraphie et détails » ; A. Arnaudiès, N. Beaux, A. Chéné, Une chapelle de Sésostris Ier à Karnak, ÉtudÉg 13, Paris, 2015 ; Cl. Traunecker, Fr. Le Saout, O. Masson, La chapelle d’Achôris à Karnak II, Texte, Paris, 1981, p. 157-249 ; dernièrement M. Minas-Nerpel, R. Preys, The Kiosk of Taharqa, Vol. II, The Ptolemaic Decoration, TravCFEETK, BiGen 72, 2023, p. 129-175. [↩]
6. Projet Thot Sign list : site web (consulté le 03 novembre 2023) ; projet AKU-PAL (pour l’écriture hiératique) : site web (03 novembre 2023). [↩]
7. Pierre calcaire de dababeya ; seuls quelques éléments ponctuels, comme des linteaux, proviennent des carrières de Tourah. [↩]
8. Notamment les travaux de thèse intitulés « Le culte royal dans le temple d’Amon-Rê à Karnak jusqu’à la fin de la XVIII^e dynastie » menés par Louisa Ben Hamida, sous la direction de M. Gabolde et L. Postel ; voir notamment L. Ben Hamida, « Un “complexe du culte royal” sous Amenhotep Ier à Karnak ?, » dans Les Carnets du CFEETK, 05/02/2023. [↩]
9. Photogrammetry. Article en ligne de la société à but non lucratif Cultural Heritage Imaging : https://culturalheritageimaging.org/Technologies/Photogrammetry/ (consulté le 03 novembre 2023). [↩]
10. Son équipe est composée de Karima Dowi Abd al-Radi et de Ahmed Rubi. [↩]
11. Voir notamment le réassemblage virtuel de deux colonnes de Taharqa à Karnak. [↩]
12. Page de téléchargement du manuel utilisateur du logiciel Agisoft Metashape sur le site web du logiciel : https://www.agisoft.com/downloads/user-manuals (consulté le 15 août 2023). [↩]
13. C. Mayer, L. Pereira, T. Kersten, « A Comprehensive Workflow to Process UAV Images for the Efficient Production of Accurate Geo-information » [texte de conference], octobre 2018. [↩]
14. M. Afifi, Br. Price, Sc. Cohen, M.S. Brown, « When color constancy goes wrong: Correcting improperly white-balanced images », Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019, p. 1535-1544. [↩]
15. W. Schwanghart, D. Scherler, « TopoToolbox 2 – MATLAB-based software for topographic analysis and modeling in Earth surface sciences », Earth Surface Dynamics, 2, 2014, p. 1-7. <DOI: 10.5194/esurf-2-1-2014> [↩]
16. Description de l’algorithme utilisé par le logiciel Dstretch par le Dr. Jon Harman. Site web du logiciel Dstretch : http://www.dstretch.com/AlgorithmDescription.html (consulté le 15 août 2023). [↩]
17. Projet d’étude et conservation-restauration de l’édifice de Taharqa du Lac porté par J. Hourdin et A. Fawzy Ali. [↩]
18. Projet d’étude paléographique de la facade du II^e pylône porté par E. Panaite et Cl. Audouit ; voir aussi E. Panaite, Cl. Audouit, « Étude épigraphique de la façade occidentale du II^e pylône de Karnak. État de la recherche et premiers résultats », BIFAO 119, 2019, p. 1-35. [↩]
19. S. Biston-Moulin, « À propos de la table en calcite de la Salle solaire de l’Akh-menou à Karnak », ENiM 15, 2022, p. 355-365. [↩]

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