El artículo «Measuring and Managing Digital Image Sharpening» de Don Williams y Peter D. Burns, publicado en 2008, se centra en la evaluación y gestión del enfoque y la nitidez en imágenes digitales utilizando la respuesta en frecuencia espacial (SFR) bajo normas ISO. Con el auge de las colecciones de imágenes digitales, surge la oportunidad de capturar y manipular información que no estaba disponible mediante métodos fotográficos tradicionales. No obstante, esto también presenta una serie de opciones más allá de la mera selección del hardware de captura de imágenes y el software de adquisición. Es crucial entender cómo estas elecciones afectan el rendimiento de las imágenes.
El SFR, o respuesta en frecuencia espacial, es una curva que caracteriza cómo un sistema de imagen mantiene el contraste relativo de los detalles de frecuencia espacial creciente. Se mide utilizando un análisis de borde inclinado, aplicado durante varios años a la evaluación de la resolución de cámaras digitales. En el artículo se sugiere que, al igual que en la gestión del color, es esencial establecer objetivos y realizar mediciones periódicas para gestionar la captura de detalles espaciales.
Una operación común en el camino digital es el afilado de imágenes, que se refiere a cualquier operación dirigida a modificar la impresión visual del detalle o la nitidez de una imagen. A menudo, el afilado se aplica durante la edición de imágenes, con múltiples opciones disponibles en el software de adquisición de imágenes, como Adobe Photoshop, que ofrece varios filtros de afilado.
El artículo destaca que la gestión del afilado puede enfocarse usando el SFR como referencia. Propone un método para la evaluación del rendimiento mediante blancos de prueba y análisis específicos. Esto se convierte en un proceso similar al desarrollo de programas de gestión del color, donde el objetivo es asegurar el desempeño de la imagen contra las tolerancias aceptables. La norma ISO para la reproducción de frecuencias espaciales contribuye a esta comprensión, alejándose de una tasa de muestreo simple hacia una medición más estándar y precisa del SFR.
Un punto crítico abordado es que los resultados del afilado varían según la calidad de los componentes de la imagen. Por ejemplo, diferentes configuraciones de apertura y lentes producirán distintos resultados de SFR, lo cual hace que las configuraciones arbitrarias no sean fiables. Asimismo, no existe un acuerdo estandarizado sobre lo que significan los parámetros de radio y cantidad en los filtros de afilado, lo que conduce a resultados inconsistentes dependiendo del software utilizado.
El artículo también menciona la importancia de medir el ruido de la imagen al evaluar la nitidez. Exceso en el afilado puede amplificar el ruido y los artefactos de muestreo, afectando la calidad global de la imagen. Se sugiere un enfoque de evaluación del rendimiento de las imágenes que tenga en cuenta tanto los niveles de SFR como de ruido para gestionar adecuadamente la nitidez.
En conclusión, el manejo del afilado de imágenes digitales aún no se entiende bien y a menudo se aplica de manera arbitraria. Con las herramientas y procesos descritos, utilizando protocolos de medición ISO aceptados, se puede lograr una gestión del afilado que no dañe la calidad de la imagen. Esto requiere blancos calibrados, protocolos de procesamiento estandarizados y la definición de objetivos SFR.
