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La complejidad de imagenes ha sido estudiada con la finalidad proponer algoritmos computacionales que puedan estimarla simulando el criterio humano, para su aplicacion en diversas areas de procesamiento de imagenes. En este articulo se presenta un estudio de los metodos para determinar la complejidad de imagenes publicados recientemente, se realiza una clasificacion basada en las caracteristicas utilizadas para determinar la complejidad de una imagen y se describen brevemente. En total se analizaron 28 articulos desde el ano 2005 a la actualidad, donde se encontraron 34 metodos, los cuales estan basados en enfoques computacionales y enfoques humanos. Las categorias en las que se clasifican son: informacion de bordes, informacion del color y/o intensidad, grado de compresion, combinado, criterio humano y reaccion humana. Tambien, se dan a conocer las bases de datos utilizadas para evaluar los metodos de medicion. Por ultimo, se realiza un analisis de la cantidad de metodos que se encuentran en cada categoria, caracteristicas mas utilizadas, cantidad de metodos que se publicaron por ano y sus aplicaciones. Abstract. Image complexity has been studied with the purpose to propose computational algorithms that may simulate the human behavior for applications in diverse image processing areas. This paper presents a survey of recently published image complexity methods. The paper describes a classification based on the used characteristics to determine image complexity followed by a brief explanation. 28 papers from 2005 to 2018 were analyzed. From this analysis, 34 methods were determined. These methods are based on computational and human approaches. The classification categories are edge information, color and/or intensity information, level of compression, combined, human criterion, and human reaction. The paper also describes the datasets commonly used to evaluate the methods. Finally, it is performed an analysis of the methods in each category, main used characteristics, amount of methods published by year and their applications. Keywords: Image Complexity, Visual Complexity, Image Complexity Applications, Eye Tracking, EEG, MEG. |
