El artículo «Validation of Modulation Transfer Functions and Noise Power Spectra from Natural Scenes» de Fry et al. (2019) examina las limitaciones de las funciones tradicionales de transferencia de modulación (MTF) y los espectros de potencia de ruido (NPS), que son utilizados para caracterizar la nitidez y el ruido en los sistemas de captura de imágenes. Estas métricas, derivadas de la teoría de sistemas lineales, se aplican rutinariamente en sistemas que emplean procesamiento de imágenes no lineales y conscientes del contenido, lo que lleva a imprecisiones cuando se utilizan cartas de prueba tradicionales que contienen bordes, senos, ruido o tonos uniformes, ya que no son representativas de escenas naturales.
El artículo propone y valida varias medidas novedosas de MTF y NPS dependientes del escenario y del proceso (SPD-MTF y SPD-NPS). Estas medidas están diseñadas para caracterizar, ya sea, el rendimiento del sistema relativo a una escena específica, el rendimiento promedio en condiciones del mundo real con respecto a múltiples escenas o el nivel de dependencia del escenario del sistema. Además, se derivan nuevas medidas de SPD-NPS y SPD-MTF utilizando la carta «dead leaves», que se acerca más a las condiciones naturales, mejorando así la precisión en la caracterización de sistemas dependientes del escenario.
Los autores demuestran que estas nuevas medidas son robustas y preferibles a las tradicionales para sistemas dependientes del escenario. Utilizan simulaciones de captura de imágenes lineales y no lineales para validar estas medidas y comparar la exactitud y el desempeño general, subrayando la importancia de considerar el contenido de la imagen de entrada en cualquier procesamiento de señal de imagen utilizado.
El estudio resalta que las medidas extraídas de cartas como «dead leaves» ofrecen una mejor caracterización del rendimiento de los sistemas de imagen, especialmente en términos de pérdida de texturas, que es un factor crítico en la calidad percibida de las imágenes. El análisis demuestra que las variaciones en el rendimiento del sistema, debido a su dependencia del escenario, pueden ser medidas eficazmente a través de las desviaciones estándar de las SPD-MTFs y SPD-NPSs.
Además, las nuevas propuestas metodológicas permiten una mejor descripción del rendimiento promedio del mundo real del sistema, abordando la complejidad introducida por el procesamiento de imágenes no lineales, como la reducción de ruido y el aumento de la nitidez, que son ajustados según el contenido de la escena. Estos métodos se validan mediante la comparación de sus mediciones con otros enfoques y se muestran superiores en términos de precisión y representatividad.
Los autores concluyen que estas nuevas medidas de SPD-MTF y SPD-NPS pueden mejorar significativamente la precisión de las métricas de calidad de imagen espacial que las utilizan como parámetros de entrada, proponiendo su aplicación más amplia para una mejor caracterización del rendimiento de sistemas de captura dependientes del escenario en entornos reales.
