El «Handbook of Image Quality: Characterization and Prediction» de Brian W. Keelan, publicado en 2002 por Marcel Dekker, se embarca en una exploración exhaustiva sobre la cuantificación y predicción de la calidad de imagen, un campo cada vez más crítico en la era digital. Con la convergencia de las industrias fotográfica, electrónica, televisiva, informática y de impresión hacia una industria de imagen más genérica y compleja, la necesidad de métodos efectivos para cuantificar, comunicar y predecir la calidad percibida de las imágenes se vuelve imperiosa.
El libro se inicia delineando la transformación del panorama de la imagen a medida que se mecaniza y digitaliza, lo que aumenta la complejidad y velocidad de los ciclos de producto. Keelan subraya la importancia de la modelización de la calidad de imagen para agilizar procesos estratégicos, de diseño y desarrollo, al tiempo que facilita la colaboración entre proveedores y fabricantes gracias a un marco común de referencia .
El primer capítulo se centra en la creación de modelos capaces de predecir la calidad de imagen a partir de sistemas hipotéticos, describiendo cómo investigadores de Eastman Kodak han desarrollado una escala numérica de la calidad de imagen anclada a estándares físicos. Estas medidas se calibran en términos de diferencias perceptuales apenas notables, lo que permite interpretaciones más útiles a nivel perceptual. Se describe el desarrollo de técnicas psicométricas que generan resultados reproducibles, la definición de métricas objetivas asociadas a atributos subjetivos (como la nitidez y granulosidad), y la implementación de modelos de propagación que predicen las propiedades de imágenes finales a partir de las características de los componentes del sistema .
El libro está estructurado en tres partes principales. La primera aborda la cuantificación de la calidad de imagen, proporcionando un marco para integrar resultados de diferentes experimentos psicométricos. Introduce una teoría multivariante novedosa que evita la necesidad de experimentos factoriales inabordables. La segunda parte se dedica a derivar métricas objetivas correlacionadas con atributos perceptivos individuales y explora aspectos avanzados como variaciones dentro de una imagen y la interacción entre atributos. Aquí se enfatiza el diseño de métricas que reflejen preferencias, como en la reproducción de color y tono .
La tercera sección se dirige a la predicción de distribuciones de calidad de imagen basándose en las propiedades de los sistemas de imagen. Se revisan técnicas de medición y estimación de propiedades clave de los componentes del sistema de imagen, seguido de una aplicación detallada de la simulación Monte Carlo para modelar y entender distribuciones de calidad de imagen. Esta sección se apoya en ejemplos prácticos y validaciones de los análisis de modelización de la calidad de imagen .
El texto está diseñado no solo para científicos de imagen y ingenieros de producto, sino también para gestores de proyectos, control de calidad en manufactura, investigación de mercado, análisis de rendimiento de sistemas, factores humanos y valoración de usabilidad. Busca llenar la brecha educativa en tópicos como la psicometría, así como proporcionar ejemplos aplicables y no propietarios de modelización que puedan compartirse en comunidades industriales y académicas .
En resumen, el libro de Keelan ofrece una guía comprensiva y bien estructurada para la cuantificación y predicción de la calidad de imagen, uniendo teoría y práctica de una manera que atiende las necesidades emergentes en una industria de imagen cada vez más interconectada y dinámica.
