AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn 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.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
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.
Özet
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.