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

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.