Descripción: La evaluación de calidad de imagen es el proceso de analizar y medir la calidad de una imagen basada en varios criterios, como la claridad, el contraste, la fidelidad del color y la ausencia de artefactos. Este proceso es crucial en diversas aplicaciones, desde la compresión de imágenes hasta la transmisión de video, donde la calidad visual puede afectar la experiencia del usuario. En el contexto de las redes neuronales convolucionales (CNN), la evaluación de calidad de imagen se ha vuelto aún más sofisticada. Las CNN son modelos de aprendizaje profundo que han demostrado ser altamente eficaces en tareas de procesamiento de imágenes, y su capacidad para aprender características complejas de las imágenes les permite realizar evaluaciones más precisas. La calidad de imagen se puede evaluar de manera subjetiva, a través de la opinión de los observadores humanos, o de manera objetiva, utilizando métricas computacionales que cuantifican aspectos específicos de la imagen. Las métricas objetivas incluyen el Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) y el Structural Similarity Index (SSIM), que permiten comparar imágenes originales con sus versiones procesadas o comprimidas. La evaluación de calidad de imagen es esencial para garantizar que los sistemas de visión por computadora y las aplicaciones de inteligencia artificial produzcan resultados visuales que sean no solo precisos, sino también estéticamente agradables.
