Abstrakt:

Transformacja Shearleta jest ostatnio dynamicznie rozwijającą się metodą stosowaną w dziedzinie przetwarzania obrazu, która różni się od transformaty Wavelet i ma doskonałe właściwości w przetwarzaniu sygnałów wielowymiarowych. Transformacja Shearleta ma prostszą implementację dyskretną, niż przekształcenie Curveleta w oparciu o rygorystyczne i proste ramy matematyczne. Może także dostarczyć bardziej elastycznego rozkładu na podstawie reprezentacji wieloskalowej i geometrycznej. Ostateczny wynik segmentacji uzyskano poprzez powtarzalną segmentację progową i operację morfologiczną. Wyniki wykazzały, że segmentowy profil uszkodzeń jest dość wyraźny i porównywalny w porównaniu z pierwotnymi wadami dzianiny.