research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Using Exponential Fitting Function for Color Digital Image Edges Detection

Authors: Ahmed Assal G. Al-Quraishi --- Ali Abid D. Al-Zuk --- Sabah Taufik A. Al-Chalabi
Journal: Journal of College of Education مجلة كلية التربية ISSN: 18120380 Year: 2007 Issue: 1 Pages: 113-130
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

The relationship of the local image elements in homogeneous regions of the image, approaches to the exponential distribution when we systemize these elements by increasing or decreasing manner. Therefore, we depended this property for recognition of the edge regions from homogeneous regions, this done via using least square algorithm to fit image data. Then calculate summation of the differences between the real values y(x) and the approximated values Y(x) from the exponential function. Where the small differences are verified in the homogeneous regions of the image where the values of y(x) approach from Y(x) values, while the high differences are verified in the non-homogeneous regions (edge regions). Here we can depend on these differences in the edges recognition. We depend this algorithm to detect the edges for the color image after analysis it to its bands (Red, Green, Blue, and Luminosity). Then apply fitting algorithm for each band then calculate the differences to each band and determine the mean value for the four differences in order to compare it with the threshold to determine the center element of the mask as an edge or not. The result of this algorithm produced accurate and good edges for different color images.Key Words: Adaptive edge detection, exponential fitting, least square curve fitting, fitting algorithm, exponential equation, regression, color edge.

إن العلاقة بين قيم عناصر الصورة الموضعية في المناطق المتجانسة والمرتبة ترتيبا تصاعديا أو تنازليا مع تسلسلاتها تقترب من الصيغة الأسية. لذا تم اعتماد هذه السمة في تمييز المناطق الحافية عن المتجانسة حيث اعتمدت خوارزمية المربعات الصغرى لتقريب بيانات الصورة الى الصيغة الأسية. ومن ثم حساب مجموعالفروق بين القيم الفعلية y(x) والقيم التقريبية Y(x) من الصيغة المذكورة.حيث أن الفروق الصغيرة تتحقق في مناطق الصورة المتجانسة حيث تقتربقيم y(x) من قيم Y(x) اما الفروق الكبيرة فأنها تتحقق في المناطق غير المتجانسة (المناطق الحافية). وهنا يمكن اعتماد هذه الفروق في تمييز الحافات. ولقد اعتمدنا هذه الخوارزمية في تحديد الحافات في الصورة الملونة بعد تحليلها الى حزمها(الحمراء والخضراء والزرقاء والأضاءة). ثم تطبيق خوارزمية التقريب لكل حزمة ثم حساب الفروق لكل حزمة وحساب قيمة المعدل للفروق الاربعة لغرض مقارنة قيمة المعدل مع العتبة لتحديد فيما أذا كان عنصر النافذة المركزي يحتل حافة أم لا. أن النتائج لهذه الخوارزمية تميزت عن الطرق السابقة في حساب الحافات للصورة الملونة وأعطت الدقة من خلال أيجاد حافات وحدود نحيفة جيدة.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2007 (1)