Calidad de la imagen
La calidad de la imagen puede referirse al nivel de precisión con el que los diferentes sistemas de imágenes capturan, procesan, almacenan, comprimen, transmiten y muestran las señales que forman una imagen. Otra definición se refiere a la calidad de la imagen como "la combinación ponderada de todos los atributos visualmente significativos de una imagen". [1] : 598 La diferencia entre las dos definiciones es que una se centra en las características del procesamiento de señales en diferentes sistemas de imágenes y la segunda en las evaluaciones perceptivas que hacen que una imagen sea agradable para los espectadores humanos.
La calidad de la imagen no debe confundirse con la fidelidad de la imagen . La fidelidad de la imagen se refiere a la capacidad de un proceso para reproducir una copia determinada de una manera perceptualmente similar al original (sin distorsión o pérdida de información), es decir, a través de un proceso de digitalización o conversión de medios analógicos a imagen digital.
El proceso de determinar el nivel de precisión se denomina Evaluación de la calidad de la imagen (IQA). La evaluación de la calidad de la imagen es parte de las medidas de calidad de la experiencia . La calidad de la imagen se puede evaluar mediante dos métodos: subjetivo y objetivo. Los métodos subjetivos se basan en la evaluación perceptual de un espectador humano sobre los atributos de una imagen o conjunto de imágenes, mientras que los métodos objetivos se basan en modelos computacionales que pueden predecir la calidad de la imagen perceptiva. [2] : vii Los métodos objetivos y subjetivos no son necesariamente consistentes o precisos entre sí: un espectador humano puede percibir grandes diferencias en la calidad de un conjunto de imágenes donde un algoritmo informático podría no percibirlo.
Los métodos subjetivos son costosos, requieren una gran cantidad de personas y son imposibles de automatizar en tiempo real. Por lo tanto, el objetivo de la investigación de evaluación de la calidad de la imagen es diseñar algoritmos para la evaluación objetiva que también sean consistentes con las evaluaciones subjetivas. [3] El desarrollo de tales algoritmos tiene muchas aplicaciones potenciales. Se pueden utilizar para monitorear la calidad de la imagen en los sistemas de control de calidad, para comparar los sistemas y algoritmos de procesamiento de imágenes y para optimizar los sistemas de imágenes. [2] : 2 [3] : 430
El proceso de formación de la imagen se ve afectado por varias distorsiones entre el momento en que las señales viajan y llegan a la superficie de captura, y el dispositivo o medio en el que se muestran las señales. Aunque las aberraciones ópticas pueden causar grandes distorsiones en la calidad de la imagen, no forman parte del campo de la evaluación de la calidad de la imagen. Las aberraciones ópticas causadas por lentes pertenecen al área de la óptica y no a las áreas de procesamiento de señales .
En un modelo ideal, no hay pérdida de calidad entre la emisión de la señal y la superficie en la que se captura la señal. Por ejemplo, una imagen digital está formada por radiación electromagnética u otras ondas a medida que atraviesan objetos o se reflejan en ellos. Luego, esa información es capturada y convertida en señales digitales por un sensor de imagen . El sensor, sin embargo, no tiene ideales que limitan su rendimiento.
