الكشف عن حواف الصور باستخدام تقنيات Canny and Sobel

الملخص

يُعدّ تحديد الحواف جزءًا أساسيًا من العديد من مهام معالجة الصور، مثل التصوير الطبي، والتعرف على البيانات البيومترية، وتحديد الأجسام. ولكن لا توجد خوارزمية واحدة تُناسب جميع الحالات. قارنّا بين مُعاملي سوبل وكاني على أربع صور قياسية رمادية (الكاميرا، العملات المعدنية، القمر، الصفحة) باستخدام خمسة معايير مختلفة: زمن التشغيل، وعدد بكسلات الحواف، وكثافة الحواف، والمكونات المتصلة، ومتوسط ​​مساحة المكون. كان سوبل أسرع (8.10 مللي ثانية مقابل 13.28 مللي ثانية) وجعل الحواف أكثر كثافة (8.93% مقابل 6.59%). مع ذلك، فقد أنتج أيضًا ما يقرب من ضعف عدد المكونات المتصلة (469.0 مقابل 217.5)، وهو ما يُشير إلى تجزئة خرائط الحواف نظرًا لحساسيته للتشويش. أما كاني، فقد أنتج دائمًا حوافًا أرق وأكثر وضوحًا، لا سيما في صورة القمر (105 مقابل 513 جزءًا). تُعد خوارزمية سوبل أفضل للمهام التي تتطلب سرعة، بينما تُعد خوارزمية كاني أفضل للمهام التي تتطلب دقة عالية ومقاومة للضوضاء واستمرارية الحواف. في جميع الحالات، لا توجد خوارزمية أفضل من الأخرى.