Edge detection in digital image processing involves identifying significant changes in color intensity to detect the boundaries of objects within images. There are two types of edge detection operators: gradient-based and Gaussian-based1. Gradient-based operators, like Sobel, Prewitt, and Robert, compute first-order derivations and are effective at detecting smooth edges1. Gaussian-based operators, like Canny edge detector and Laplacian of Gaussian, compute second-order derivations and are effective when the transition of the grey level is abrupt1. These operators help reduce data in an image while preserving its structural properties. يتضمن اكتشاف الحافة في معالجة الصور الرقمية تحديد التغيرات المهمة في كثافة الألوان لاكتشاف حدود الكائنات داخل الصور. هناك نوعان من مشغلي او معاملي الكشف عن الحافة: قائم على التدرج Gaussian-based1. يقوم المشغلون او المعاملات القائمون على التدرج، مثل Sobel و Prewitt و Robert، بحساب المشتقات من الدرجة الأولى وهم فعالون في اكتشاف الحواف الناعمة 1. يقوم المشغلون القائمون على Gaussian، مثل كاشف الحافة Canny و Laplacian of Gaussian، بحساب المشتقات من الدرجة الثانية وتكون فعالة عندما يكون انتقال المستوى الرمادي مفاجئًا 1. يساعد هؤلاء المشغلون في تقليل البيانات في الصورة مع الحفاظ على خصائصها الهيكلية 1.
In the world of image processing, unwanted noise and details can make your pictures appear rough. Smoothing filters come to the rescue, offering a way to refine your images. These filters work by analyzing a pixel and its surrounding neighbors, then replacing the pixel's value with a new one that better reflects the overall tone of its neighborhood. This essentially evens out the "bumps" in your image, creating a smoother visual experience.
There are two main types of smoothing filters: Average and Gaussian. The Average Filter takes the average value of all neighboring pixels, creating a more uniform tone but potentially blurring edges. The Gaussian Filter uses a more nuanced approach, weighting the influence of neighboring pixels based on their distance from the central pixel. This allows for smoother transitions while preserving edges better than the Average Filter. The choice between these filters depends on your image and desired outcome. For basic noise reduction with some edge preservation, the Gaussian Filter is a good option. For removing impulsive noise like random black or white pixels, the Median Filter (not strictly a smoothing filter) excels at this task. By understanding smoothing filters and their impact, you can unlock the art of image refinement, transforming your photos from noisy to visually pleasing.
pen_spark
tune
share
more_vert
YOLOv8 is the latest iteration in the YOLO series of real-time object detectors, offering cutting-edge performance in terms of accuracy and speed¹. It builds upon the advancements of previous YOLO versions, introducing new features and optimizations¹.
The architecture of YOLOv8 can be divided into two main parts: the backbone and the head². It employs state-of-the-art backbone and neck architectures, resulting in improved feature extraction and object detection performance¹. A modified version of the CSPDarknet53 architecture forms the backbone of YOLOv8².
YOLOv8 adopts an anchor-free split Ultralytics head, which contributes to better accuracy and a more efficient detection process compared to anchor-based approaches¹. It maintains an optimal balance between accuracy and speed, making it suitable for real-time object detection tasks¹.
YOLOv8 offers a range of pre-trained models to cater to various tasks and performance requirements¹. These models are designed for various requirements, from object detection to more complex tasks like instance segmentation, pose/keypoints detection, oriented object detection, and classification¹. Each variant of the YOLOv8 series is optimized for its respective task, ensuring high performance and accuracy¹.
YOLOv8 هو أحدث تكرار في سلسلة YOLO لأجهزة كشف الأجسام في الوقت الفعلي، مما يوفر أداءً متطورًا من حيث الدقة ¹ السرعة. إنه يعتمد على التطورات التي حققتها إصدارات YOLO السابقة، حيث يقدم ميزات وتحسينات جديدة ¹.
يمكن تقسيم بنية YOLOv8 إلى قسمين رئيسيين: العمود الفقري والرأس ². يستخدم أحدث بنى العمود الفقري والرقبة، مما يؤدي إلى تحسين ¹ أداء استخراج الميزات واكتشاف الكائنات. تشكل النسخة المعدلة من بنية CSPDarknet53 العمود الفقري ² YOLOv8.
يتبنى YOLOv8 رأس Ultralytics المنقسم الخالي من المرساة، والذي يساهم في دقة أفضل وعملية اكتشاف أكثر كفاءة مقارنة بالنهج القائمة على المرساة ¹. يحافظ على التوازن الأمثل بين الدقة والسرعة، مما يجعله مناسبًا لمهام اكتشاف الجسم في الوقت الفعلي ¹.
YOLOv8 تقدم مجموعة من النماذج المدربة مسبقا لتلبية مختلف المهام ومتطلبات الأداء ¹. تم تصميم هذه النماذج لمتطلبات مختلفة، من اكتشاف الجسم إلى مهام أكثر تعقيدًا مثل تجزئة المثال، واكتشاف الوضع/نقاط المفاتيح، وكشف الجسم الموجه، ¹ التصنيف. يتم تحسين كل متغير من سلسلة YOLOv8 لمهمته، مما يضمن ¹ عالية الأداء والدقة.
Smoothing:
suppress as much noise as possible, without destroying true edges
Method Apply filters (e.g., Gaussian, median) to smooth the image.
Enhancement
Objective Improve the quality of edges in the image.
apply differentiation to enhance the quality of edges
(i.e., sharpening) Sharpening emphasizes edges, making them more distinct.
Thresholding
determine which edge pixels should be discarded as noise and which should be retained (i.e., threshold edge magnitude).
Localization
determines the exact edge location.
Objective Precisely locate the position of an edge.
تنعيم:
قمع أكبر قدر ممكن من الضوضاء، دون تدمير الحواف الحقيقية
الطريقة تطبيق المرشحات (على سبيل المثال، Gaussian، median) لتنعيم الصورة.
تعزيز
الهدف تحسين جودة الحواف في الصورة.
تطبيق التمايز لتحسين جودة الحواف
(أي الشحذ) تركز الشحذ على الحواف، مما يجعلها أكثر تميزًا.
العتبة
تحديد البكسل الحافة التي ينبغي التخلص منها كضوضاء وأيها ينبغي الاحتفاظ به (أي مقدار حافة العتبة).
التوطين
يحدد موقع الحافة بالضبط.
الهدف تحديد موقع الحافة بدقة.
Edge Direction:
Specifies the angle or orientation of the edge relative to a reference axis (e.g., horizontal or vertical).
Edge Position:
Indicates the location of the edge within the image (coordinates of the edge pixel).
Edge Strength:
Quantifies the magnitude of the intensity change at the edge.
شدة الصورة: يشير هذا إلى سطوع أو ظلام البكسل في الصورة. يمكن أن يختلف من منخفض (مظلم) إلى مرتفع (مشرق).
الحافة: في الصورة، الحافة هي حدود بين منطقتين بكثافة مختلفة. على سبيل المثال، تشكل الحدود بين المربع الأسود والخلفية البيضاء حافة.
Step Edge: هذا نوع من الحافة حيث تتغير الشدة فجأة من جانب إلى آخر.
Edge Detection is a fundamental technique in image processing and computer vision. It involves identifying significant changes in image brightness, which are called edges. These edges often represent physical boundaries and are thus important for understanding the world around us. There are two main types of edge detection operators: Gradient-based (like Sobel, Prewitt, Robert) and Gaussian-based (like Canny, Laplacian of Gaussian). These operators work by computing the image gradient to quantify the magnitude and direction of edges. Edge detection has many applications, including pattern recognition, image segmentation, and feature extraction. Despite its importance, edge detection can be challenging due to noise and other factors. Nevertheless, it remains a crucial step in many image processing tasks
Overview of Digital Image Enhancement
Digital Image Enhancement, a vital subfield of image processing, aims to enhance image quality for specific purposes. By emphasizing relevant details and suppressing redundancies, it improves contrast and sharpness, making images more suitable for display and analysis. Traditionally, techniques operate in spatial or frequency domains. Spatial methods modify individual pixels (e.g., histogram equalization), while frequency domain techniques transform images (e.g., Fourier or wavelet transforms). Recent advancements include retinex models, fuzzy theory, and neural networks. Researchers explore supervised and unsupervised algorithms, addressing challenges. In summary, image enhancement is fundamental for visual quality and task-specific adaptation .
,مقدمة
مصطلحات هامة,
مكونات نظام قواعد البيانات,
مكونات قواعد البيانات
مستخدمي قواعد البيانات,
خصائص قواعد البيانات,
مزايا نظام إدارة قواعد البيانات,
استخدام انظمة إدارة قواعد البيانات,
أنواع تطبيقات قواعد البيانات
التطور التاریخي لقواعد البیانات,
مثال حول قاعدة البيانات,
Users / programmers,
Application programs / Queries,
Database management system,
meta-data,
STRUCTERED QUERY LANGUAGE لغة الإستعلامات SQL
,sql ,شرح ,عربي ,الفهرسة ,index ,indexes ,sql language ,ahmed ridwan ahmed shamsan ,محاضرات ,ملخص ,قواعد بيانات ,database ,dbms ,structered query language ,dmc
In the world of image processing, unwanted noise and details can make your pictures appear rough. Smoothing filters come to the rescue, offering a way to refine your images. These filters work by analyzing a pixel and its surrounding neighbors, then replacing the pixel's value with a new one that better reflects the overall tone of its neighborhood. This essentially evens out the "bumps" in your image, creating a smoother visual experience.
There are two main types of smoothing filters: Average and Gaussian. The Average Filter takes the average value of all neighboring pixels, creating a more uniform tone but potentially blurring edges. The Gaussian Filter uses a more nuanced approach, weighting the influence of neighboring pixels based on their distance from the central pixel. This allows for smoother transitions while preserving edges better than the Average Filter. The choice between these filters depends on your image and desired outcome. For basic noise reduction with some edge preservation, the Gaussian Filter is a good option. For removing impulsive noise like random black or white pixels, the Median Filter (not strictly a smoothing filter) excels at this task. By understanding smoothing filters and their impact, you can unlock the art of image refinement, transforming your photos from noisy to visually pleasing.
pen_spark
tune
share
more_vert
YOLOv8 is the latest iteration in the YOLO series of real-time object detectors, offering cutting-edge performance in terms of accuracy and speed¹. It builds upon the advancements of previous YOLO versions, introducing new features and optimizations¹.
The architecture of YOLOv8 can be divided into two main parts: the backbone and the head². It employs state-of-the-art backbone and neck architectures, resulting in improved feature extraction and object detection performance¹. A modified version of the CSPDarknet53 architecture forms the backbone of YOLOv8².
YOLOv8 adopts an anchor-free split Ultralytics head, which contributes to better accuracy and a more efficient detection process compared to anchor-based approaches¹. It maintains an optimal balance between accuracy and speed, making it suitable for real-time object detection tasks¹.
YOLOv8 offers a range of pre-trained models to cater to various tasks and performance requirements¹. These models are designed for various requirements, from object detection to more complex tasks like instance segmentation, pose/keypoints detection, oriented object detection, and classification¹. Each variant of the YOLOv8 series is optimized for its respective task, ensuring high performance and accuracy¹.
YOLOv8 هو أحدث تكرار في سلسلة YOLO لأجهزة كشف الأجسام في الوقت الفعلي، مما يوفر أداءً متطورًا من حيث الدقة ¹ السرعة. إنه يعتمد على التطورات التي حققتها إصدارات YOLO السابقة، حيث يقدم ميزات وتحسينات جديدة ¹.
يمكن تقسيم بنية YOLOv8 إلى قسمين رئيسيين: العمود الفقري والرأس ². يستخدم أحدث بنى العمود الفقري والرقبة، مما يؤدي إلى تحسين ¹ أداء استخراج الميزات واكتشاف الكائنات. تشكل النسخة المعدلة من بنية CSPDarknet53 العمود الفقري ² YOLOv8.
يتبنى YOLOv8 رأس Ultralytics المنقسم الخالي من المرساة، والذي يساهم في دقة أفضل وعملية اكتشاف أكثر كفاءة مقارنة بالنهج القائمة على المرساة ¹. يحافظ على التوازن الأمثل بين الدقة والسرعة، مما يجعله مناسبًا لمهام اكتشاف الجسم في الوقت الفعلي ¹.
YOLOv8 تقدم مجموعة من النماذج المدربة مسبقا لتلبية مختلف المهام ومتطلبات الأداء ¹. تم تصميم هذه النماذج لمتطلبات مختلفة، من اكتشاف الجسم إلى مهام أكثر تعقيدًا مثل تجزئة المثال، واكتشاف الوضع/نقاط المفاتيح، وكشف الجسم الموجه، ¹ التصنيف. يتم تحسين كل متغير من سلسلة YOLOv8 لمهمته، مما يضمن ¹ عالية الأداء والدقة.
Smoothing:
suppress as much noise as possible, without destroying true edges
Method Apply filters (e.g., Gaussian, median) to smooth the image.
Enhancement
Objective Improve the quality of edges in the image.
apply differentiation to enhance the quality of edges
(i.e., sharpening) Sharpening emphasizes edges, making them more distinct.
Thresholding
determine which edge pixels should be discarded as noise and which should be retained (i.e., threshold edge magnitude).
Localization
determines the exact edge location.
Objective Precisely locate the position of an edge.
تنعيم:
قمع أكبر قدر ممكن من الضوضاء، دون تدمير الحواف الحقيقية
الطريقة تطبيق المرشحات (على سبيل المثال، Gaussian، median) لتنعيم الصورة.
تعزيز
الهدف تحسين جودة الحواف في الصورة.
تطبيق التمايز لتحسين جودة الحواف
(أي الشحذ) تركز الشحذ على الحواف، مما يجعلها أكثر تميزًا.
العتبة
تحديد البكسل الحافة التي ينبغي التخلص منها كضوضاء وأيها ينبغي الاحتفاظ به (أي مقدار حافة العتبة).
التوطين
يحدد موقع الحافة بالضبط.
الهدف تحديد موقع الحافة بدقة.
Edge Direction:
Specifies the angle or orientation of the edge relative to a reference axis (e.g., horizontal or vertical).
Edge Position:
Indicates the location of the edge within the image (coordinates of the edge pixel).
Edge Strength:
Quantifies the magnitude of the intensity change at the edge.
شدة الصورة: يشير هذا إلى سطوع أو ظلام البكسل في الصورة. يمكن أن يختلف من منخفض (مظلم) إلى مرتفع (مشرق).
الحافة: في الصورة، الحافة هي حدود بين منطقتين بكثافة مختلفة. على سبيل المثال، تشكل الحدود بين المربع الأسود والخلفية البيضاء حافة.
Step Edge: هذا نوع من الحافة حيث تتغير الشدة فجأة من جانب إلى آخر.
Edge Detection is a fundamental technique in image processing and computer vision. It involves identifying significant changes in image brightness, which are called edges. These edges often represent physical boundaries and are thus important for understanding the world around us. There are two main types of edge detection operators: Gradient-based (like Sobel, Prewitt, Robert) and Gaussian-based (like Canny, Laplacian of Gaussian). These operators work by computing the image gradient to quantify the magnitude and direction of edges. Edge detection has many applications, including pattern recognition, image segmentation, and feature extraction. Despite its importance, edge detection can be challenging due to noise and other factors. Nevertheless, it remains a crucial step in many image processing tasks
Overview of Digital Image Enhancement
Digital Image Enhancement, a vital subfield of image processing, aims to enhance image quality for specific purposes. By emphasizing relevant details and suppressing redundancies, it improves contrast and sharpness, making images more suitable for display and analysis. Traditionally, techniques operate in spatial or frequency domains. Spatial methods modify individual pixels (e.g., histogram equalization), while frequency domain techniques transform images (e.g., Fourier or wavelet transforms). Recent advancements include retinex models, fuzzy theory, and neural networks. Researchers explore supervised and unsupervised algorithms, addressing challenges. In summary, image enhancement is fundamental for visual quality and task-specific adaptation .
,مقدمة
مصطلحات هامة,
مكونات نظام قواعد البيانات,
مكونات قواعد البيانات
مستخدمي قواعد البيانات,
خصائص قواعد البيانات,
مزايا نظام إدارة قواعد البيانات,
استخدام انظمة إدارة قواعد البيانات,
أنواع تطبيقات قواعد البيانات
التطور التاریخي لقواعد البیانات,
مثال حول قاعدة البيانات,
Users / programmers,
Application programs / Queries,
Database management system,
meta-data,
STRUCTERED QUERY LANGUAGE لغة الإستعلامات SQL
,sql ,شرح ,عربي ,الفهرسة ,index ,indexes ,sql language ,ahmed ridwan ahmed shamsan ,محاضرات ,ملخص ,قواعد بيانات ,database ,dbms ,structered query language ,dmc
computer skills and intorudation to computer مقدمة عن الحاسوب
تطبيقات حاسوب مكونات الحاسوب المادية والبرمجية
hardware software inputs
output devices
control processing unit
وحدة المعالجة المركزية وحدات الادخال والاخراج
شرح اساسيات مكروسوفت إكسل
ms excel notes
excel tables الجداول الإلكترونية
الدوال والصيغ الرياضية في اكسل
كيفية تنسيق ورقة العمل في اكسل
التعامل مع الدالة الشرطية
ملخص ميكروسوفت ورد و كيفية التعامل مع النصوص و الجداول الطباعة و الاخراج
print , table , insert photo
ادراج الصور و النصوص
تنسيقات النصوص و خلايا الجداول
الفهرسة
الهوامش والحواشي السفلية
A recursive function is a function that calls itself during its execution. This document provides an example of a recursive function to calculate the factorial of a number. It shows how the recursiveFactorial function calls itself with decreasing arguments until it reaches the base case of 0, at which point it returns 1 and the results are multiplied back up the recursive calls to arrive at the final answer of 24 for factorial of 4.
computer skills and intorudation to computer مقدمة عن الحاسوب
تطبيقات حاسوب مكونات الحاسوب المادية والبرمجية
hardware software inputs
output devices
control processing unit
وحدة المعالجة المركزية وحدات الادخال والاخراج
شرح اساسيات مكروسوفت إكسل
ms excel notes
excel tables الجداول الإلكترونية
الدوال والصيغ الرياضية في اكسل
كيفية تنسيق ورقة العمل في اكسل
التعامل مع الدالة الشرطية
ملخص ميكروسوفت ورد و كيفية التعامل مع النصوص و الجداول الطباعة و الاخراج
print , table , insert photo
ادراج الصور و النصوص
تنسيقات النصوص و خلايا الجداول
الفهرسة
الهوامش والحواشي السفلية
A recursive function is a function that calls itself during its execution. This document provides an example of a recursive function to calculate the factorial of a number. It shows how the recursiveFactorial function calls itself with decreasing arguments until it reaches the base case of 0, at which point it returns 1 and the results are multiplied back up the recursive calls to arrive at the final answer of 24 for factorial of 4.
1 introdcution to ds 2-2019 abstract stack and queue
Image Edge Detection Operators in Digital Image Processing _ L1.pdf
1. Image Edge Detection Operators
in Digital Image Processing
المعامﻼت
المستخدمة
في
في الصورة حافة كشف
الرقمية الصور معالجة
م
.
أحمد
رضوان
Eng. Ahmed R. A. Shamsan
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 1
1
2. Edges are significant local
changes of intensity in a
digital image. An edge can be
defined as a set of connected
pixels that forms a boundary
between two disjoint regions.
There are three types of
edges:
Horizontal edges
Vertical edges
Diagonal edges
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 2
الحواف
الرقمية الصورة في الشدة في مهمة محلية تغييرات هي
.
أن على الحافة تعريف يمكن
ها
مفككتين منطقتين بين ًادحدو تشكل التي المتصلة البكسﻼت من مجموعة
او
الصورة في كان اذا مثال مختلفتين
الحواف هي بينهما فالفاصل سوداء خلفية على سيارة مثﻼ
.
الحواف من أنواع ثﻼثة هناك
:
اﻷفقية الحواف
الرأسية الحواف
قطرية حواف
2
3. Edge Detection is a
method of segmenting an
image into regions of
discontinuity. It is a
widely used technique in
digital image processing
like
pattern
recognition
image morphology
feature extraction
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 3
الحافة اكتشاف
انقطاع مناطق إلى الصورة لتقسيم طريقة هي
.
واسع نطاق على مستخدمة تقنية إنها
في
مثل الرقمية الصور معالجة
.
اﻷنماط على التعرف
الصورة مورفولوجيا
الميزات استخراج
3
4. Edge detection allows users to
observe the features of an image for a
significant change in the gray level.
This texture indicating the end of one
region in the image and the beginning
of another. It reduces the amount of
data in an image and preserves the
structural properties of an image.
Edge Detection Operators are of two
types
Gradient – based operator which
computes first-order derivations in
a digital image like, Sobel operator,
Prewitt operator, Robert operator
Gaussian – based operator which
computes second-order derivations
in a digital image like, Canny edge
detector, Laplacian of Gaussian
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 4
الحافة اكتشاف
ف كبير تغيير أجل من الصورة ميزات بمراقبة للمستخدمين الحافة اكتشاف يسمح
ي
الرمادي المستوى
.
أخرى وبداية الصورة في منطقة نهاية إلى يشير النسيج هذا
.
يقلل
كمية من
للصورة الهيكلية الخصائص على ويحافظ الصورة في البيانات
.
نوع من الحافة عن الكشف مشغلو
ين
.
based operator
-
Gradient
في اﻷولى الدرجة من المشتقات يحسب التدرج على قائم مشغل
مشغل ،مثل رقمية صورة
Sobel
،
مشغل
Prewitt
،
مشغل
Robert
based operator
–
Gaussian
Gaussian -
في الثانية الدرجة من المشتقات حساب على قائم مشغل
حافة كاشف ،مثل رقمية صورة
Canny
،
Laplacian of
Gaussian
4
5. Image
Edge
Detection
operators
Gradient-based operator
Sobel Operator
Prewitt Operator
Robert Operator
Gaussian – based operator
Marr-Hildreth Operator or
Laplacian of Gaussian (LoG)
Canny Operator
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 5
في المستخدمة المعامﻼت الشكل يوضح
الحافة اكتشاف
تفرعاتها و الرقمية الصور في
5
6. Sobel Operator
It is a discrete differentiation operator. It
computes the gradient approximation of
image intensity function for image edge
detection. At the pixels of an image, the
Sobel operator produces either the
normal to a vector or the corresponding
gradient vector. It uses two 3 x 3 kernels
or masks convolved with the input image
to calculate the vertical and horizontal
derivative approximations respectively.
Advantages
Simple and time efficient
computation
Very easy at searching for
smooth edges
Limitations
Diagonal direction points
are not preserved always
Highly sensitive to noise
Not very accurate in edge
detection
Detect with thick and
rough edges does not
give appropriate results
Gradient-based operator
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 6
Sobel Operator
منفصل تمايز مشغل إنه
.
حا ﻻكتشاف الصورة شدة لدالة التدرجي التقريب يحسب
فة
الصورة
.
مشغل ينتج ،الصورة بكسﻼت عند
Sobel
متجه أو الطبيعي المتجه إما
المقابل التدرج
.
أقنعة أو نواه يستخدم
3
×
3
التقريبين لحساب اﻹدخال صورة مع متجمعة
التوالي على واﻷفقي الرأسي المشتقين
.
•
مميزاته
:
.1
الحسابية العمليات و الوقت حيث من فعال و بسيط يعتبر
.2
الناعمة حواف عن البحث في ًادج سهل
•
عيوبه
:
•
المائل اﻻتجاه نقاط على الحفاظ يتم ﻻ
)
القطرية النقاط
(
اًمدائ
•
للضوضاء للغاية حساس
•
قليلة دقته ان حيث الحواف اكتشاف في عليه يعتمد ﻻ
•
المناسبة النتائج يعطي ﻻ والخشنة السميكة الحواف اكتشاف
6
7. Prewitt Operator
This operator is almost similar to the Sobel
operator. It also detects vertical and horizontal
edges of an image. It is one of the best ways to
detect the orientation and magnitude of an image.
It uses the kernels or masks
Advantages
Good performance on
detecting vertical and
horizontal edges
Best operator to detect the
orientation of an image
Limitations
The magnitude of coefficient is
fixed and cannot be changed
Diagonal direction points are
not preserved always
Gradient-based operator
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 7
Prewitt Operator
لمشغل اًبتقري مشابه المشغل هذا
Sobel.
للصورة واﻷفقية الرأسية الحواف يكتشف أنه كما
.
وحجمها الصورة اتجاه ﻻكتشاف الطرق أفضل من واحدة إنها
.
يستخدم
اﻷقنعة أو النواه
•
مميزاته
:
.1
واﻷفقية الرأسية الحواف عن الكشف في جيد أداء
.2
الصورة اتجاه ﻻكتشاف مشغل أفضل
•
عيوبه
:
.1
تغييره يمكن وﻻ ثابت المعامل حجم
.2
المائل اﻻتجاه نقاط على الحفاظ يتم ﻻ
)
القطرية النقاط
(
اًمدائ
7
8. Marr-Hildreth Operator or Laplacian of
Gaussian (LoG)
It is a gaussian-based operator which uses
the Laplacian to take the second derivative
of an image. This really works well when the
transition of the grey level seems to be
abrupt. It works on the zero-crossing
method i.e when the second-order
derivative crosses zero, then that particular
location corresponds to a maximum level. It
is called an edge location. Here the Gaussian
operator reduces the noise and the
Laplacian operator detects the sharp edges.
The Gaussian function is defined by the
formula (1) , Where sigma is the standard
deviation. And the LoG operator is computed
from (2)
Advantages
Detection of edges and orientation are very
easy
Diagonal direction points are preserved
Limitations
Very sensitive to noise
The localization error may be severe at
curved edges
It generates noisy responses that do not
correspond to edges, so-called “false edges”
Gaussian – based
operator
(1)
(2)
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 8
Marr-Hildreth Operator or Laplacian of Gaussian (LoG)
على قائم معامل إنه
gaussian
يستخدم
Laplacian
الصورة من الثاني المشتق ﻷخذ
.
هذا
مفاجئ الرمادي المستوى انتقال أن يبدو عندما اًقح جيد بشكل يعمل
.
إنه
الصفري العبور طريقة على يعمل
i.e
اﻷقصى الحد مع المعين الموقع هذا يتوافق ثم ،الصفر مع الثانية الدرجة مشتق يتقاطع عندما
.
ي
عليه طلق
الحافة موقع
.
يقلل هنا
معامل
Gaussian
معامل ويكتشف الضوضاء من
Laplacian
الحواف
الحادة
.
بالصيغة الغاوسية الدالة تعريف يتم
)
1
(
المعياري اﻻنحراف هي سيغما تكون حيث ،
.
ومشغل
LoG
من محسوب
)
2
(
•
مميزاته
:
.1
المختلفة واتجاهاتها الحواف عن الكشف سهل
.2
اﻻتجاهات جميع في ثابتة خصائص هناك
•
عيوبه
:
.1
للضوضاء جدا حساس
.2
المنحنية الحواف عند ًادشدي التوطين خطأ يكون قد
.3
يولد
نتائﺢ
بـ يسمى ما ،الحواف مع تتوافق ﻻ صاخبة
»
الحواف
الخاطئة
«
8
9. Canny Operator
It is a gaussian-based operator in
detecting edges. This operator is
not susceptible to noise. It extracts
image features without affecting or
altering the feature. Canny edge
detectors have advanced algorithm
derived from the previous work of
Laplacian of Gaussian operator. It is
widely used an optimal edge
detection technique. It detects
edges based on three criteria:
Low error rate
Edge points must be accurately localized
There should be just one single edge response
Advantages
It has good localization
It extract image features
without altering the features
Less Sensitive to noise
Limitations
There is false zero crossing
Complex computation and
time consuming
Gaussian – based
operator
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 9
Canny Operator
على قائم معامل إنه
gaussian
الحواف اكتشاف في
.
للضوضاء عرضة ليس المعامل هذا
.
تغييرها أو الميزة على التأثير دون الصورة ميزات يستخرج
.
أجهزة تحتوي
المعامل السابق العمل من مشتقة متقدمة خوارزمية على الذكية الحواف عن الكشف
Laplacian of Gaussian.
عن المثلى الكشف تقنية واسع نطاق على يستخدم
الحافة
.
معايير ثﻼثة على ًءبنا الحواف يكتشف
:
•
منخفض خطأ معدل
•
بدقة الحافة نقاط مواقع تحديد يجب
•
واحدة لحافة فقط واحدة استجابة هناك يكون أن يجب
•
مميزاته
:
.1
جيد توطين لديه
)
جيد بشكل الحواف مواقع تحديد يستطيع
(
.2
الميزات تغيير دون الصورة ميزات يستخرج
.3
للضوضاء حساسية أقل
•
عيوبه
:
.1
كاذب صفري عبور هناك
.2
الوقت و الحسابية العمليات من الكثير يحتاج
9
10. Some
Real-world
Applications
of
Image
Edge
Detection
medical imaging, study
of anatomical structure
locate an object in
satellite images
automatic traffic
controlling systems
face recognition, and
fingerprint recognition
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 10
الشكل يوضح
استخدام مجاﻻت
المعامﻼت
الصور في الحافة اكتشاف في المستخدمة
الرقمية
10