Edge is the straightforward feature of image, detection of the edge is unique of the significant steps in the digital image processing, and the basic of detection of the edge is to find the breaks in deepness, breaks in apparent orientation, variations in material characteristics and the differences in scene lighting. Detection of the image's edge bigly debases the quantity of data and cleans out inutile material, although maintaining the significant organizational image's properties. The Canny edge detector algorithm is bulk widely used to distinguish an edges because of its benefit. In our paper used hybrid algorithm to detect the edges consist of X Gradient, Y Gradient and Canny edge detector, whereby appeared object edges by the best thing and made the SWT stroke width transform at the result image to appear the edges by the four face by used four angles (0, 45, 90,135), applied the algorithm at the several images and appeared best result and precise.

الحافه هي خاصيه مهمه من خصائص الصورة, تحديد الحافه هي واحدة من الخطوات المهمه في معالجة الصورة الرقميه, المبدئ الاساسي لتحديد الحافه هو ايجاد التوقفات في العمق, اي التوقفات او الانقطاعات في مظاهر الاتجاهات, التغييرات في خصائص الجوهريه والاختلافات في اضاءة المشهد.تحديد الحواف في الصورة معناها التقليل من كمية البيانات وترك المضمون وبقاء الاهتمام بالخصائص الهيكليه المهمه المنظمه للصورة. خوارزمية(canny) لتحديد الحواف واسعة الاستخدام لتحديد الحواف لانها مفيدة. في بحثنا هذا استخدمنا خوارزميه هجينه لتحديد الحواف تتالف من (ميلX) و(ميلY) و(محددcanny). حيث ظهر تحديد الاشياء الموجوده في الصورة بصورة افضل وبعدها طبقنا تحويلات (SW) على الصورة الناتجه لاظهار الحواف على اربعة اوجه اي اربعة زوايا واتجاهات(0,45,90,135) . طبقنا الخوارزمية على عدة صور وظهرت نتائج دقيقه وجيدة.

Edge detection --- Gaussian blur --- canny edge detection --- SWT.

In recent years, there has been expanding development in the vehicular part and the number of vehicles moving on the road in all the sections of the country. Vehicle number plate identification based on image processing is a dynamic area of this work; this technique is used for security purposes such as tracking of stolen cars and access control to restricted areas. The License Plate Recognition System (LPRS) exploits a digital camera to capture vehicle plate numbers is used as input to the proposed recognition system. Basically, the developing system is consist of three phases, vehicle license plate localization, character segmentation, and character recognition, the License Plate (LP) detection is presented using canny Edge detection algorithm, Connect Component Analysis (CCA) have been exploited for segmenting characters. Finally, a Multi-Layer Perceptron Artificial Neural Network (MLPANN) model is utilized to recognize and detect the vehicle license plate characters, and hence the results are displayed as a text on GUI. The proposed system successfully identified and recognized multi_style Iraqi license plates using different image situations and it was evaluated based on different metrics performance, achieving an overall system performance of 91.99%. This results shows the effectiveness of the proposed method compared with other existing methods, whose average recognition rate is 86% and the average processing time of one image is 0.242s which proves the practicality of the proposed method.

في السنوات الأخيرة ، كان هناك تطور مستمر في مجال تطبيق المركبات وعدد المركبات التي تتحرك على الطرق في جميع أنحاء البلاد. يعتبر تحديد رقم لوحة السيارة استنادًا إلى مجال معالجة الصور الرقمية مجالًا ديناميكيًا لهذا العمل ، وقد تم استخدام هذه التقنية لأغراض أمنية مثل تتبع السيارات المسروقة والتحكم في الوصول إلى المناطق المحظورة. يستخدم نظام تمييز اللوحات المرورية الكاميرا الرقمية لالتقاط صورة للسيارة متضمنة لوحة المرور وتعتبر كمدخل لنظام التعرف المقترح. حيث تمر هذه التقنية بعدة مراحل للوصول للنتيجة النهائية، تعمل هذه التقنية اولا على تحديد لوحة ترخيص المركبات بالاعتماد على خوارزمية كاني لتحديد حواف اللوحة، في الخطوة التالية يتم تقسيم الاحرف والارقام الموجودة في الصورة الاساسية الى صور صغيرة تحتوي على (حرف– رقم) كلا على حدة ويتم ذلك باستخدام Connect Component Analysis لاستخلاص الجزء المحدد من الصورة، وأخيراً، يتم استخدام نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية المتعدد الطبقات للتعرف على الرموز الموجودة في كل صورة، وبالتالي يكون الناتج هو الارقام والحروف المراد التعرف عليها وتعرض في واجهة المستخدم الرسومية. يقوم النظام المقترح بالتعرف على لوحات السيارات العراقية حيث انها توجد في اكثر من تصميم وتم التعرف عليها بنجاح باستخدام صور اخذت بأوضاع مختلفة وتقييمها استنادًا إلى أداء مقاييس مختلفة، وحقق النظام المقترح أداءً إجماليًا يبلغ 91.99٪ ، وتُظهر النتائج تفوقًا في الطريقة المقترحة مقارنةً بالطرق الحالية الأخرى التي يبلغ متوسط معدل التعرف عليها 86٪ ومتوسط وقت المعالجة لصورة واحدة هو 0.242ثانية مما يثبت التطبيق العملي للطريقة المقترحة.

Canny Edge Detection --- License Plate --- LP --- Multi Layer Perceptron Artificial Neural Network. --- خوارزمية كاني لتحديد الحواف، لوحة الترخيص، الشبكة العصبية الاصطناعية المتعددة الطبقات.