En su artículo «Image quality assessment using the dead leaves target: experience with the latest approach and further investigations», Uwe Artmann explora mejoras fundamentales en la evaluación de la calidad de imagen de cámaras digitales, específicamente a través del uso del patrón «Dead Leaves». Artmann aborda el problema de la pérdida de textura en imágenes digitales, una problemática particularmente evidente en las cámaras de teléfonos móviles, donde la alta cantidad de píxeles y los reducidores factores de forma requieren una intensa reducción de ruido en el procesamiento de la señal.
El artículo comienza con una revisión de los métodos existentes para la evaluación de la pérdida de textura, destacando el uso tradicional del patrón de «Dead Leaves». Esta tecnología se basa en la evaluación de la respuesta de frecuencia espacial (SFR) de la cámara, un indicador de cómo se conservan los detalles de baja frecuencia en una imagen. La metodología tradicional evaluaba este patrón utilizando un método semi-referencial, que, aunque útil, carecía de precisión debido a la influencia del ruido y los artefactos de la cámara.
En 2014, Artmann y su equipo presentaron una nueva aproximación que emplea un enfoque intrínseco en lugar de uno semi-referencial. Este método intrínseco utiliza información espacial conocida del patrón, permitiendo evaluar la función de transferencia completa, preservando información de fase crucial para una evaluación más robusta contra el ruido agregado y los artefactos. Esta transición de un método semi-referencial a uno completo reveló una descripción más precisa de la pérdida de textura, especialmente en dispositivos que, bajo el enfoque antiguo, mostraban resultados aparentemente erróneos.
El artículo detalla cómo ciertos algoritmos de afilado, comunes en las cámaras modernas, influyen significativamente en los resultados del SFR basado en el patrón «Dead Leaves». Estos algoritmos mejoran numéricamente los resultados, dando la falsa impresión de una alta calidad de imagen, cuando en realidad la calidad visual percibida puede haber disminuido. De esta manera, Artmann sugiere combinar la medición del SFR «Dead Leaves» con otros procedimientos de medición SFR, como los descritos en ISO12233:2014, para una evaluación más exhaustiva y precisa de la calidad percibida de la imagen. Se proponen las mediciones SFR «Dead Leaves», SFR «Edge» y SFR «Siemens» en conjunto.
Además, el artículo revela la importancia de incluir múltiples métodos de prueba y diferentes patrones de contraste para evaluar de manera más completa el comportamiento de los sistemas de cámaras digitales. Usando patrones adicionales como estrellas siemens sinusoidales y bordes inclinados, se proporciona un espectro más amplio de la respuesta de frecuencia espacial del dispositivo bajo prueba. Esta combinación de métodos permite una mejor reducción de los resultados del SFR a un conjunto pequeño de números, idealmente uno solo, para facilitar la comparación objetiva entre cámaras.
El artículo destaca ejemplos específicos de cámaras (por ejemplo, Panasonic GH4 y Nikon D610) mostrando cómo el nuevo método SFR «Dead Leaves» cross es menos susceptible a la influencia de artefactos en comparación con el método directo, demostrando así su robustez y fiabilidad. A través de una estrategia de análisis que incluye la comparación de diferentes niveles de afilado y la observación de la pérdida de detalles finos y artefactos, Artmann evidencia cómo los niveles de afilado influyen en los resultados numéricos de diferentes métodos de evaluación.
En conclusión, Artmann proporciona una evaluación integrada y robusta de la calidad de la imagen digital, destacando la necesidad de combinar diferentes métodos y patrones de prueba para una comprensión completa y precisa del rendimiento de las cámaras digitales. La investigación avanza significativamente en la metodología de evaluación de la calidad de la imagen, ofreciendo un enfoque más completo y detallado que permite una evaluación más precisa y objetiva.
