Biological image edge detection preserving the important structural properties in an image. Detecting accurate edges are very important for analyzing the basic properties associated with a biological image. Gradient operator plays very important role in edge detection. In this paper the images had been using are color biological images taken from microbiology laboratory at the biological department college of science Al-MustansiriyhUniversity and the effect of gradient operation have applied on around 10 different biological color images but view only two. In our proposed approach comparative of various gradient of biological image include (gradient of image, gradient of image using first order derivative edge detection (Soble,Prewitt,Roberts)and gradient image using morphological operation and The comparative output images using quality assessment include (MSR, PNSR, l2rat, maxerr, entropy). The software tool that has been used is MATLAB 7.0 from the results we found that morphological and Robert gradient edge detection algorithm better performs than the others and are important with extraction features of biologic images.

الكشف عن حافة الصور البيولوجية للحفاظ على خصائص هيكلية هامة في الصورة وكشف الحواف عملية دقيقة ومهمة لتحليل الخصائص الأساسيةالمرتبطة بالصور مشغل التدرج يلعب دوراهاما جدا في الكشف عن الحافة.في هذه البحث الصور التي تم استخدامهاعبارة عن صور البيولوجية ملونة مأخوذة من مختبر الاحياء المجهرية في قسم علوم الحياة كلية العلوم الجامعة المستنصرية تأثيرعملية التدرج طبقت على ىحوعشرة من الصور البيولوجية الملونة ولكن عرض اثنين فقط في بحثنا المقترح تم مقارنة انواع التدرج مختلفة على الصور البيولوجية وتشمل(التدرج من الصورة،والتدرج من الصورةباستخدام مشقة الدرجة الاولى لكشف الحواف باستخدام (سوبل ,بروت, روبرت) وعملية التشكيل الرياضي اداة لبرامجيات التي تم استخدامها هي ماتلاب. مقارنة الصور الانتاجة باستخدام تقييم الجودة وشملت (MSR, PNSR, l2rat,maxerr, entropy) من النتائج وجدنا ان التدرج باستخدام روبرت والتشكيل الرياضي أفضل من الآخرين،ومهم في استخراج مميزات الصور البيولوجية.

edge detection using Gradient --- first order edge detection --- morphological operations.

The process of detecting the text from the natural image is a complex and difficult process because the variance by the devises that take the images and different the texts that found in images in the orientation, size and style. Given the importance the texts in images in the several of application of computer vision. In this paper dependent on the spatial natural images and on the spatial data set for the street sign that include the texts by the different size and different orientation. In this paper detected the texts in images by using robust method by using several algorithms, at the first stage making preprocessing for the image to blur the image and reduce the nose on it by Gaussian blur, second stage making processing that include canny edge detection to detect the edges and dilation, third stage applying connected component to filling all objects in image then applying stroke width transform(SWT) to detect the letter candidate and applying the system on the several images that include different types of texts, we got the best result when applying the proposed system on the several images that related on the sign street images and detected the most of the letters in these images.

عمليىة تحديد النص في صورة طبيعيه هي عملية معقدة وصعبه بسبب التباين الموجود بين الاجهزة التي تاخذ الصور واختلاف في النصوص الموجودة في الصور من الناحية الاتجاه والحجم. تعزى اهمية النصوص في الصور وذلك في العديد من تطبيقات computer vision. في هذا البحث اعتمدنا على صور طبيعيه خاصه على مجاميع بيانات خاصه لاشارات الشوارع التي تتضمن النصوص بمختلف الاحجام والاتجاهات وتحتوي على العديد من المشاكل الت عالجناها بالتقنيه المستخدمه في البحث.فس هذا البحث حددت النصوص وذلك باستخدام طريقه متينه باستخام عدة خوارزميات في البدايه عملنا تهيأة ماقبل المعالجه للصور لعمل blur والتقليل من الضوضاء الموجود على الصورة باستخدام فلتر Guassian وفي المرحلة الثانيه عملنا معالجه التي تتضمن تحديد الحواف باستخدام canny edge detection وتقنية dilation وفي المرحلة الثالثه طبقنا connected component labeling لملأ الاشياء المحددة في الصورة وبعدها طبقنا stroke transform width (SWT) لتحديد الحروف المرشحه وقد حصلنا على نتائج جيدة وذلك من خلال المقارنه مع الدراسات السابقه بحيث تم تحديد كل حروف النص في الصور وعلى انواع مختلفه من الصور التي تتضمن انواع مختلفه من النصوص

Gaussian blur --- edge detection --- Canny edge detection --- Connected component --- SWT.

In this paper, a new approach is introduced to detect the edges of any kind of gray scale images by using k-means clustering algorithm, where three novel features are proposed by taking the advantages of the similarity of image pixel with its eight surrounding neighbors through feeding these features as attributes to the clustering system. This method of edge detection does not use neither any smoothing filter nor threshold values. The experimental results show that an acceptable detection of the edges is done.

في هذا البحث تم تقديم طريقة جديدة للكشف عن الحافات في اي نوع من انواع الصور ذات التدرج الرمادي بأعتماد خوارزمية تجميع (ك) من المعدلات، حيث تم افتراض ثلاثة ميزات جديدة بالاستفادة من التشابه ما بين البيكسل و متجاوراتها الثمانية المحيطة بها و من ثم تزويد تلك الميزات الخاصة بكل بيكسل كصفات الى نظام التجميع. هذه الطريقة الخاصة بأكتشاف الحافات للصور لا تستخدم اي مرشح تجانسي ولا اي قيمة للعتبة. النتائج التجريبية اظهرت بأن كشف مقبول للحواف قد تم من خلال استخدام هذه الطريقة.

edge detection --- clustering --- image processing.

This paper presents a hybrid image segmentation technique based on edge detection and global thresholding methods. The segmentation process is simplified and becomes very fast due to applying the proposed method to discontinuous relationship between image pixels called edge pixels instead of whole pixels. Also, Our method is robust for selecting the initial estimate of threshold value depends on the similar relationship between pixels. The proposed method begins by applying edge-based segmentation by splitting the object using canny operator and merging the lines or edge linking using Hough transform. The resulted image will be binary image and represent the object that was separated from its background. Then intensity-based segmentation method is applied by partitioning the image histogram using global thresholding technique. The performance of the proposed method is illustrated using acquired images from a range of different shapes and compared with proposed methods.

يعرض هذا البحث تقنية هجينة لتجزئة الصور بالاعتماد على طريقة الكشف عن الحواف وطريقة مستوى العتبة العالمية. اصبحت عملية التجزئة للصور بسيطة وسريعة جدا وذلك بسبب تطبيق الطريقة المقترحة على بكسلات الصورة ذات العلاقة الغير مستمرة بدلا من تطبيقها على كل بكسلات الصورة بدون استثناء. أيضا عرض البحث طريقة قوية لتحديد التقديرات الأولية والنهائية لقيمة العتبة العالمية يعتمد على علاقة التماثل بين بكسلات الصورة. تبدأ الطريقة المقترحة من خلال تنفيذ خوارزمية Canny edge detection لغرض تحديد حواف صورة الاختبار ثم تطبيق تحويل Hough لغرض ربط الحواف المتجاورة والحصول على خط مستقيم. الصورة الناتجة تكون صورة ثنائية وتمثل صورة الكائن الذي تم فصلها عن خلفيتها. المرحلة الاخيرة تتضمن تطبيق خوارزمية مستوى العتبة العالمية بالاعتماد على الرسم البياني للصورة والتي تعتمد على بكسلات الصورة ذات العلاقة المتشابهة . ويتضح أداء الطريقة المقترحة باستخدام صور تم الحصول عليها من مجموعة من الأشكال المختلفة، وبالمقارنة مع الطرق المعمول بها في البحث

Canny Edge detection --- Hugh Transform --- Global thresholding

Diabetic retinopathy is an eye disease, because of pressure in eye nerve fiber. It is a major cause of blindness in middle as well as older age groups; therefore it is essential to diagnose it earlier. Some of the challenges are in the diagnosis of the disease is detection edges of the image, may be some important edges are missed outcome the noise around the corners. Wherefore, in order to reduce these effects in this paper, we proposed a new technique for edge detection using traditional operators in combination with fuzzy logic based on fuzzy inference system. The results show that the proposed fuzzy edge detection technique better than of traditional techniques, where vascular are markedly detected over the original.

إعتلال الشبيكة السكري هو مرض يصيب العين نتيجة ارتفاع الضغط في الالياف العصبية ، لذا يعتبر من الاسباب الرئيسية للعمى للفئات العمرية المتوسطة أو الأكبر عمرا ، وبالتالي لا بد من تشخيصه في وقت مبكر. بعض التحديات في تشخيص هذا المرض هي الكشف عن حواف الصورة، ربما نفقد بعض الحافات المهمة نتيجة الضوضاء حول الزوايا. لذلك، من أجل الحد من هذه التأثيرات في هذه الورقة، اقترحنا تقنية جديدة للكشف عن الحافات باستخدام المؤثرات التقليدية بالاشتراك مع المنطق الضبابي بالاعتماد على نظام الأستدلال الضبابي. اظهرت النتائج ان تقنية كشف الحافات المضببة أفضل من التقنيات التقليدية ، إذ تم الكشف عن الاوعية الدموية بشكل واضح بالنسبة للأصل.

Diabetic retinopathy --- Fuzzy logic --- edge detection