El artículo «Calibration and adaptation of ISO visual noise for I3A’s Camera Phone Image Quality initiative» de Donald J. Baxter y Andrew Murray aborda un tema crítico en la calidad de imagen de las cámaras de teléfonos móviles: la métrica de ruido visual. La métrica discutida se sitúa en el núcleo de la calificación de calidad de imagen de la iniciativa I3A CPIQ (International Imaging Industry Association Camera Phone Image Quality).
Los autores comienzan describiendo el proceso de selección de una métrica apropiada de ruido, que se centra en la métrica estándar ISO 15739 de ruido visual. Este estándar se adapta para manejar los retos específicos que presentan las cámaras de teléfonos móviles, caracterizadas por sus no-uniformidades ópticas y altos niveles de ruido. Una de las principales modificaciones propuestas es el uso de un filtro de paso alto basado en la frecuencia para abordar estas no-uniformidades y reducir el recorte de datos en niveles altos de ruido. Esto implica un cambio notable respecto a cómo se aplican tradicionalmente los filtros en la protocolización de ruido visual.
El artículo subraya la importancia de que la métrica de ruido visual correlacione adecuadamente con el impacto subjetivo del ruido en la calidad de imagen y sea ortogonal a otras métricas del sistema I3A CPIQ. Además, debe incluir filtrado espacial visual considerando las condiciones de visualización y calibrarse subjetivamente en términos de Diferencias Justo Notables (JNDs, por sus siglas en inglés). La métrica debe poder discriminar entre distintos contenidos de frecuencia de ruido, lo que es esencial para abordar la disparidad creada por los procesamientos internos de imagen que muchas veces alteran la frecuencia del contenido del ruido.
Para evaluar y ajustar la métrica, los autores realizaron estudios con parches sintéticos de ruido con diferentes contenidos de frecuencia. Estos estudios demostraron que las métricas de ruido clásico no contemplan la estructura del ruido de manera efectiva, mientras que las métricas de ruido visual son capaces de diferenciar entre varios contenidos de frecuencia. A raíz de estos hallazgos, la métrica de ruido visual ISO 15739, que utiliza filtrado espacial basado en frecuencia, fue seleccionada como base para la métrica de ruido del I3A CPIQ .
El artículo también trata las limitaciones inherentes a las cámaras de teléfonos móviles como las variaciones no uniformes en los perfiles de iluminación relativa y la necesidad de aplicar filtros de paso alto para eliminar variaciones de baja frecuencia sin quitar información válida cerca del pico de la función de sensibilidad de contraste (CSF, por sus siglas en inglés) . Las imágenes obtenidas de cámaras de teléfonos móviles bajo condiciones de poca luz revelaron problemas de recorte de datos, que fueron mitigados mediante la adopción de una función de sensibilidad de contraste basada en el trabajo de Johnson y Fairchild que presenta una respuesta de pico más baja .
El mapeo de JND es otro aspecto crucial tratado en el documento, donde un conjunto de imágenes calibradas subjetivamente fue utilizado para derivar el mapeo de JND. La adecuación subjetiva es vital, y los autores utilizaron datos de conjunto de imágenes de Aptina para ajustar y validar sus objetivos métricos .
Finalmente, el artículo concluye que, aunque es posible adaptar métricas de ruido visual preexistentes como la ISO 15739, es crítico considerar las frecuencias de contenido y condiciones de visualización subjetiva para asegurar una evaluación precisa de la calidad de imagen en cámaras de teléfonos móviles .
