«Modern Image Quality Assessment,» escrito por Zhou Wang y Alan C. Bovik, es un tratado seminal sobre la evaluación objetiva de la calidad de la imagen, un campo que ha ganado una atención significativa en las últimas décadas debido al auge de la imagen digital. Tradicionalmente, la calidad de una imagen ha sido evaluada por observadores humanos, un método confiable pero costoso y poco práctico para aplicaciones del mundo real. Este libro se dedica a desarrollar modelos computacionales capaces de predecir automáticamente la calidad perceptual de las imágenes.
El texto se estructura en cinco capítulos principales, complementados por una conclusión, que abarcan tanto aspectos teóricos como prácticos de la evaluación de la calidad de la imagen. Inicia con una introducción que diferencia los métodos subjetivos de los objetivos, destacando las limitaciones del Error Cuadrático Medio (MSE) y proponiendo una clasificación de las medidas objetivas de calidad de la imagen en tres categorías: de referencia completa, sin referencia y de referencia reducida.
Los siguientes capítulos profundizan en distintos enfoques y algoritmos para evaluar la calidad de la imagen. El enfoque de «Bottom-Up» o de «abajo hacia arriba» para la evaluación con referencia completa se basa en el sistema visual humano (HVS), detallando la anatomía y las características psicofísicas del HVS, así como un marco para los métodos de visibilidad de errores. Se discuten varios modelos, como el modelo de Daly y el modelo de Watson, que se enfocan en cómo el HVS percibe y procesa las diferencias y errores en las imágenes.
Por otro lado, el enfoque de «Top-Down» o de «arriba hacia abajo» aborda la similitud estructural y las medidas basadas en la teoría de la información. Este enfoque se centra en cómo se mantiene la estructura de la información visual y cómo se puede medir la fidelidad de la información de una imagen. Entre los índices presentados se encuentra el Índice de Similitud Estructural (SSIM), desarrollado para capturar cambios estructurales necesarios en la percepción de la calidad.
El libro también aborda la evaluación de calidad de la imagen sin referencia ni de referencia reducida, que son particularmente útiles en situaciones donde no se dispone de una imagen de referencia original. Los métodos sin referencia se aplican comúnmente en compresión de imágenes por bloques y por wavelet, mediante enfoques en dominios espaciales y de frecuencia para identificar y cuantificar artefactos de compresión.
En las conclusiones, los autores sintetizan los avances logrados y proponen direcciones futuras para la investigación. Se destacan varios problemas no resueltos, como la definición precisa de «calidad» y la complejidad natural de las imágenes, que aún presentan grandes desafíos. Finalmente, se enfatiza que mientras la evaluación de la calidad de video aún está en desarrollo, se espera un progreso considerable en el futuro cercano debido a la creciente relevancia de los videos digitales en múltiples plataformas.
La obra está dirigida a una amplia gama de lectores, incluidos estudiantes universitarios, ingenieros de investigación y desarrollo en la industria, y teóricos académicos, proporcionando una referencia invaluable y un punto de partida para nuevos desarrollos en el campo de la evaluación de la calidad de la imagen.
