El artículo «Camera System Performance Derived from Natural Scenes» de Oliver van Zwanenberg, Sophie Triantaphillidou, Robin Jenkin y Alexandra Psarrou presenta un novedoso enfoque para medir la Modulación de Transferencia de Frecuencia (MTF) de sistemas de cámaras digitales a partir de imágenes de escenas naturales. Reconoce que las cámaras modernas, debido a sus procesos de señal de imagen no lineales (ISP) diseñados para mejorar la calidad visual, no pueden evaluarse completamente usando los métodos tradicionales basados en teoría lineal y sistemas estacionarios.
El enfoque descrito adapta el método del borde inclinado ISO 12233, tradicionalmente basado en gráficos de prueba de bordes definidos, para aplicarlo a bordes extraídos de escenas naturales. Esto se realiza mediante un marco automatizado que detecta, aísla y verifica bordes en estas escenas, permitiendo así una evaluación que refleja mejor las variaciones no lineales del rendimiento del sistema de cámara.
En la investigación, se utilizó una cámara Nikon D800 con una lente de 24mm y una apertura de f/4, capturando imágenes en formato RAW de 16 bits convertidas a archivos TIFF en espacio de color Adobe RGB, sin reducción de ruido ni enfoque no lineal durante la conversión. Los bordes extraídos de las escenas capturadas formaron un «sobre» de distintas SFR (Spatial Frequency Responses), denominado NS-SFR (Natural Scene Derived SFR). Este sobre refleja el papel del contenido de la escena en las mediciones del rendimiento del sistema, evidenciando cómo factores como la ubicación del borde, el contraste, el ángulo del borde, la textura y el ruido afectan los resultados obtenidos.
Utilizando un gráfico de prueba, el artículo demuestra la precisión del marco propuesto al comparar las mediciones de SFR obtenidas manualmente y mediante el marco automatizado. Los resultados muestran que este último puede identificar y procesar los bordes correctamente, minimizando la influencia del procesamiento de la imagen en condiciones controladas.
El artículo revela que, mientras que las NS-SFRs de alta frecuencia tienden a sobreestimarse debido al ruido de la imagen y la textura, las frecuencias bajas y medias se subestiman debido a los bordes no ideales extraídos de las escenas naturales. Aun así, se espera que la incorporación de más escenas y mejoras en el marco reduzcan estas discrepancias.
El estudio comercializa imágenes capturadas en condiciones bien iluminadas y bajas en ruido, con profundidades de campo grandes y mínimas manipulaciones ISP no lineales para evaluar la eficacia del enfoque. Se sugiere que estudios futuros empleen imágenes en condiciones menos ideales, como aquellas con menor número de bordes, alta textura, profundidad de campo poco profunda, malas condiciones de iluminación y un alto nivel de ruido.
Al final, los autores concluyen que los resultados preliminares son prometedores y establecen una base para derivar medidas de rendimiento del sistema en vivo, proporcionando también información del contenido de la escena que puede describir mejor los procesos no lineales del sistema. Se sugiere el uso de estadísticas de escenas naturales (NSS) para encontrar correlaciones entre tipos específicos de escenas y los resultados de NS-SFR, lo cual podría mejorar aún más la estimación del rendimiento de sistemas de cámaras modernas.
