La obra «Visual Quality Assessment for Natural and Medical Image» de Yong Ding, publicada en 2018 por Springer Berlin Heidelberg, se enfoca en evaluar objetivamente la calidad visual de imágenes tanto naturales como médicas. Este libro aborda un tema crucial en la era moderna de proliferación de imágenes digitales, destacando la evolución y los retos dentro del campo de la evaluación de la calidad de imagen (IQA). El objetivo principal es ofrecer una revisión exhaustiva de los avances recientes en IQA, inspirar nuevas direcciones de investigación y beneficiar a diversas aplicaciones y servicios multimedia.
Ding comienza con una introducción al sistema visual humano (HVS), reconociendo que, a pesar de no estar completamente entendido, es el receptor final de las imágenes. Se exploran las estructuras anatómicas básicas y las propiedades típicas del HVS que son aplicadas en implementaciones actuales de IQA. La capacidad del HVS para adaptarse a la luz, su función de sensibilidad al contraste, y su mecanismo de atención visual son especialmente relevantes para entender la percepción de la calidad de imagen.
El autor prosigue delineando los métodos IQA objetivo, subdividiéndolos en tres categorías: full-reference (FR), reduced-reference (RR) y no-reference (NR). Estos métodos son vitales para evaluar automáticamente la calidad perceptual de las imágenes de manera consistente con la evaluación humana. La extracción de características cognoscitivas, la cuantificación y la estrategia de mapeo de calidad son componentes cruciales de estos métodos. La evaluación estadística de estos métodos y su correlación con las puntuaciones de opinión media (MOS) obtenidas de bases de datos de calidad de imagen anotadas subjetivamente son esenciales para medir su rendimiento.
El quinto capítulo ahonda en los métodos basados en las propiedades del HVS. Dado que las imágenes son vistas por humanos, es significativo modelar cómo se perciben. Se discuten modelos de atención visual, funciones de sensibilidad al contraste, y diferentes transformaciones de wavelet y filtros de Gabor, proporcionando un enfoque técnico y biológicamente relevante para la IQA basada en el HVS. Además, se aclara el uso de la teoría de la información como una perspectiva adicional para entender el procesamiento visual.
Posteriormente, el libro revisa métodos basados en estadísticas de imágenes naturales, que intentan modelar la calidad inherente de una imagen mediante el análisis de propiedades estadísticas estructurales. Métodos como el análisis multifractal, la extracción de características texturales, y el análisis de componentes independientes son explorados para desarrollar métricas objetivas de calidad.
En cuanto a la evaluación de la calidad de imágenes estereoscópicas, se comienza con una revisión de la visión binocular y las bases teóricas relevantes, seguido de una discusión sobre los métodos actuales de IQA estereoscópica. La profundidad, la fusión binocular y la rivalidad binocular son criterios destacados en la evaluación de estas imágenes complejas.
El libro también aborda el desafío de evaluar la calidad de las imágenes médicas, proponiendo métodos adaptativos como la reducción de ruido en imágenes de baja dosis de rayos X y evaluando la relación entre calidad de imagen y dosis de radiación. Este enfoque es especialmente relevante para aplicaciones médicas donde la precisión y la seguridad son de suma importancia..
Finalmente, el libro discute los desafíos y las nuevas tendencias en la IQA, destacando las futuras direcciones de investigación y enfatizando la importancia de una evaluación precisa de la calidad visual en aplicaciones que van desde el entretenimiento hasta la medicina, reafirmando el valor y la relevancia de los estudios en IQA para mejorar la experiencia visual humana y el desarrollo tecnológico.
