El artículo titulado «Computer Assisted Image Analysis for Objective Determination of Scanning Resolution for Photographic Collections – An Automated Approach» por Lei He, Phil Michel y Steven Puglia, presenta una metodología automatizada para determinar la resolución de escaneo adecuada para colecciones fotográficas, específicamente negativos fotográficos en blanco y negro, mediante el análisis automatizado de imágenes. Esta investigación se posiciona como una extensión del trabajo previo presentado en la conferencia Archiving 2011.
En la introducción, los autores destacan la importancia de la nitidez en la calidad de la imagen, un atributo indicador de la resolución de la misma, y describen varias mediciones de nitidez existentes, tanto subjetivas como objetivas. El enfoque principal se encuentra en la función de transferencia de modulación (MTF) y la respuesta de frecuencia espacial (SFR), las cuales son ampliamente utilizadas para medir la nitidez de una imagen. La MTF se define como la relación de modulación de la imagen de salida en comparación con una imagen ideal, mientras que la SFR mide la MTF efectiva del sistema relativo a una característica del objeto test de interés.
La metodología propuesta por los autores busca automatizar el proceso de selección de las regiones de interés (ROI), un procedimiento que tradicionalmente requiere de la intervención del usuario. Este enfoque manual puede resultar en variaciones observacionales considerables y es especialmente costoso en términos de tiempo para colecciones fotográficas extensas. El método automatizado desarrollado analiza estadísticas de imagen para derivar de manera consistente y precisa la resolución de escaneo adecuada. Con restricciones predefinidas en los bordes y la SFR, la técnica identifica todos los bordes válidos de una imagen y calcula la eficiencia de muestreo para cada uno de ellos, derivando así la resolución óptima de escaneo basado en el teorema del límite central.
Se realizaron experimentos para validar la metodología en un conjunto de negativos fotográficos, utilizando un escáner comparable en tres resoluciones distintas (2000, 3000 y 4000 ppi). Los resultados mostraron que el método es independiente de los ajustes del escáner, corroborado por las resoluciones medidas que variaron mínimamente entre los diferentes escaneos.
El artículo concluye proponiendo que esta técnica automatizada de análisis de imágenes no solo se muestra robusta y precisa en las pruebas, sino que también es escalable y aplicable a colecciones fotográficas más comprensivas. Los autores sugieren una futura investigación para extender la validación de su método en colecciones más diversificadas y con conjuntos de muestras más extensos. Ellos creen que su enfoque permitirá un análisis rápido, consistente y preciso para determinar la resolución de digitalización óptima, lo cual representa un avance significativo frente al análisis manual tradicional.
En resumen, la metodología automatizada presentada por He, Michel y Puglia, a través de un análisis exhaustivo de las figuras de mérito de la nitidez de la imagen, proporciona una solución eficaz a los desafíos prácticos de la digitalización de grandes colecciones fotográficas, mejorando significativamente la eficiencia y la precisión del proceso. Los resultados experimentales mostraron que la metodología es robusta y válida, proponiendo así una nueva forma de abordar la conservación digital de colecciones visuales históricas.
