ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Evaluation of the Best Edge Fi...>الوصف

Evaluation of the Best Edge Filters in Image Processing Based on the Color Fabric Texture

العنوان بلغة أخرى: تقييم أفضل مرشحات الحواف في معالجة الصور اعتمادا على لون نسيج القماش
المصدر: مجلة التربية والعلم
الناشر: جامعة الموصل - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: إبراهيم، يحيى إسماعيل (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Ibrahim, Yahya Ismail
المجلد/العدد: مج31, ع4
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: خريف
الصفحات: 96 - 104
ISSN: 1812-125X
رقم MD: 1363082
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
صناعة الأقمشة | نسيج القماش | مرشحات الحواف | معالجة الصور
كلمات المؤلف المفتاحية:
نقشة | حافة | كاني | جابور ولابلاس | Texture | Canny | Edge | Gabor and Laplace
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: مع تطور الحياة وتعقيدها، ظهرت الحاجة إلى تحسين الصور، خاصة عند استخدامها في مجالات الحياة، بما في ذلك الصناعة وفروعها، مما يؤثر على حياة المواطن، مثل صناعة الأقمشة. الأمر الذي يتطلب الدقة في إنتاج هذه الأقمشة من ألوان ونمط القماش. تحديد الحافة هو الخطوة الأولى في العديد من تطبيقات معالجة الصور الرقمية. يقلل تحديد الحافة بشكل كبير من كمية البيانات أو المرشحات غير المرغوب فيها أو البيانات غير المهمة ويوفر البيانات المهمة في الصورة. هناك بعض المشكلات مثل تحديد الحافة الزائفة ومشكلات الضوضاء والتباين المنخفض ومشكلات الحافة الأخرى. تقدم هذه الورقة دراسة عملية لمقارنة مرشحات كشف الحواف المختلفة لتحديد مرشحات الحواف الذي يحقق نتائج أفضل، والذي بدوره يعكس أفضل نمط في النسيج. هذه المرشحات هي Canny وRoberts وLaplace وGabor. تم ترتيب قاعدة بيانات من ثلاثين صورة JPG ملونة تم جمعها من الإنترنت واستخدم مقياس الجودة لمقارنة أجهزة الكشف عن المرشحات. تم استخدام نظام MATLAB2020 لبرمجة العمل المقترح. قيست النتائج باستخدام معامل الجودة وكانت تحسينات النتائج كما يلي. لمرشح روبرتس (44،27-51،09). مرشح غابور (43،46-44،48) ومرشح لابلاس (44،71-40، 51). وأخيرًا معامل الجودة لمرشح كاني تساوي (44، 46-52,05). لذلك، اتضح أن مرشح Gabor هو أفضل هذه المرشحات في تحديد الحواف التي تم استخدامها في تحديد النمط.

With the development and complexity of life, the need to improve images appeared, especially when used in field such as industry, which affect the life of citizens, such as the manufacture of fabrics. Precision is required in the production of these fabrics especially when it comes to the colors and patterns of these fabrics. Edge identification is the first step in many digital image-processing applications. Edge identification greatly decreases the data quantity, undesirable filters or unimportant data and provides the important data into the image. This paper presents a practical study to compare different edge detectors to determine which edge detector achieves better results, which in turn reflects the best pattern in the fabric. These detectors are Canny, Roberts, Laplace and Gabor. A database of thirty color JPG images collected from the Internet was arranged and a quality scale was used to compare filter detectors. The system MATLAB2020 was used to program the proposed work. The results enhancement was measured by the quality coefficient. This coefficient estimated as follows for Roberts filter (44.27-51.09); Gabor filter (43.46-44.48); Canny filter (44.46-52.05); and Laplace filter (44.71-5.40). Therefore, it turns out that the Gabor filter is the best of these filters in defining the edges that were used in defining the pattern.
ISSN: 1812-125X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.