Asimptotik analiz bir algoritmanın performansı hakkında bize
yol gösterir. Matematiksel ispatlarla yapılmış bir asimptotik analiz,
algoritmaların performansını anlamlandırmada oldukça güçlü bir yöntemdir.
Shearlet dönüşümü ise dalgacık dönüşümünün etkili bir geliştirmesi olarak son
yıllarda ortaya çıkmış matematiksel bir yöntemdir. Bu amaçla bu makalede,
görüntülerdeki olası kayıp verinin yeniden temini açısından shearlet dönüşümü,
dalgacık dönüşümü ile asimptotik olarak kıyaslanmıştır. Görüntü işleme
uygulamaları içerisinde, görüntüler üzerinde eksik (kayıp) olan verinin yeniden
elde edilmesi amacıyla, eksik verinin şeklen yatay konumlanmış dikdörtgen
şeklinde olması durumunda Shearlet dönüşümü için asimptotik analizi
yapılmıştır.
Supply of missing data, also known as inpainting, is an important application of image processing.
Wavelets are commonly used for inpainting algorithms. Shearlet transform which is an affine
transformation is the improvement of the wavelet transform. An asymptotic analysis may help to evaluate
the performance of an algorithm. In this article we compare the asymptotical analysis for wavelet and
shearlet transforms in the case of inpainting where the missing data is shaped like a rectangle.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Mathematical Sciences |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | December 1, 2018 |
Submission Date | January 10, 2018 |
Acceptance Date | February 28, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 22 Issue: 6 |
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.