Edge detection in digital image processing involves identifying significant changes in color intensity to detect the boundaries of objects within images. There are two types of edge detection operators: gradient-based and Gaussian-based1. Gradient-based operators, like Sobel, Prewitt, and Robert, compute first-order derivations and are effective at detecting smooth edges1. Gaussian-based operators, like Canny edge detector and Laplacian of Gaussian, compute second-order derivations and are effective when the transition of the grey level is abrupt1. These operators help reduce data in an image while preserving its structural properties. يتضمن اكتشاف الحافة في معالجة الصور الرقمية تحديد التغيرات المهمة في كثافة الألوان لاكتشاف حدود الكائنات داخل الصور. هناك نوعان من مشغلي او معاملي الكشف عن الحافة: قائم على التدرج Gaussian-based1. يقوم المشغلون او المعاملات القائمون على التدرج، مثل Sobel و Prewitt و Robert، بحساب المشتقات من الدرجة الأولى وهم فعالون في اكتشاف الحواف الناعمة 1. يقوم المشغلون القائمون على Gaussian، مثل كاشف الحافة Canny و Laplacian of Gaussian، بحساب المشتقات من الدرجة الثانية وتكون فعالة عندما يكون انتقال المستوى الرمادي مفاجئًا 1. يساعد هؤلاء المشغلون في تقليل البيانات في الصورة مع الحفاظ على خصائصها الهيكلية 1.

1. Image Edge Detection Operators
in Digital Image Processing
‫المعامﻼت‬
‫المستخدمة‬
‫في‬
‫في‬ ‫الصورة‬ ‫حافة‬ ‫كشف‬
‫الرقمية‬ ‫الصور‬ ‫معالجة‬
‫م‬
.
‫أحمد‬
‫رضوان‬
Eng. Ahmed R. A. Shamsan
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 1
1

2. Edges are significant local
changes of intensity in a
digital image. An edge can be
defined as a set of connected
pixels that forms a boundary
between two disjoint regions.
There are three types of
edges:
Horizontal edges
Vertical edges
Diagonal edges
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 2
‫الحواف‬
‫الرقمية‬ ‫الصورة‬ ‫في‬ ‫الشدة‬ ‫في‬ ‫مهمة‬ ‫محلية‬ ‫تغييرات‬ ‫هي‬
.
‫أن‬ ‫على‬ ‫الحافة‬ ‫تعريف‬ ‫يمكن‬
‫ها‬
‫مفككتين‬ ‫منطقتين‬ ‫بين‬ ‫ًا‬‫د‬‫حدو‬ ‫تشكل‬ ‫التي‬ ‫المتصلة‬ ‫البكسﻼت‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬
‫او‬
‫الصورة‬ ‫في‬ ‫كان‬ ‫اذا‬ ‫مثال‬ ‫مختلفتين‬
‫الحواف‬ ‫هي‬ ‫بينهما‬ ‫فالفاصل‬ ‫سوداء‬ ‫خلفية‬ ‫على‬ ‫سيارة‬ ‫مثﻼ‬
.
‫الحواف‬ ‫من‬ ‫أنواع‬ ‫ثﻼثة‬ ‫هناك‬
:

‫اﻷفقية‬ ‫الحواف‬

‫الرأسية‬ ‫الحواف‬

‫قطرية‬ ‫حواف‬
2

3. Edge Detection is a
method of segmenting an
image into regions of
discontinuity. It is a
widely used technique in
digital image processing
like
pattern
recognition
image morphology
feature extraction
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 3
‫الحافة‬ ‫اكتشاف‬
‫انقطاع‬ ‫مناطق‬ ‫إلى‬ ‫الصورة‬ ‫لتقسيم‬ ‫طريقة‬ ‫هي‬
.
‫واسع‬ ‫نطاق‬ ‫على‬ ‫مستخدمة‬ ‫تقنية‬ ‫إنها‬
‫في‬
‫مثل‬ ‫الرقمية‬ ‫الصور‬ ‫معالجة‬
.

‫اﻷنماط‬ ‫على‬ ‫التعرف‬

‫الصورة‬ ‫مورفولوجيا‬

‫الميزات‬ ‫استخراج‬
3

4. Edge detection allows users to
observe the features of an image for a
significant change in the gray level.
This texture indicating the end of one
region in the image and the beginning
of another. It reduces the amount of
data in an image and preserves the
structural properties of an image.
Edge Detection Operators are of two
types
Gradient – based operator which
computes first-order derivations in
a digital image like, Sobel operator,
Prewitt operator, Robert operator
Gaussian – based operator which
computes second-order derivations
in a digital image like, Canny edge
detector, Laplacian of Gaussian
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 4
‫الحافة‬ ‫اكتشاف‬
‫ف‬ ‫كبير‬ ‫تغيير‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ‫الصورة‬ ‫ميزات‬ ‫بمراقبة‬ ‫للمستخدمين‬ ‫الحافة‬ ‫اكتشاف‬ ‫يسمح‬
‫ي‬
‫الرمادي‬ ‫المستوى‬
.
‫أخرى‬ ‫وبداية‬ ‫الصورة‬ ‫في‬ ‫منطقة‬ ‫نهاية‬ ‫إلى‬ ‫يشير‬ ‫النسيج‬ ‫هذا‬
.
‫يقلل‬
‫كمية‬ ‫من‬
‫للصورة‬ ‫الهيكلية‬ ‫الخصائص‬ ‫على‬ ‫ويحافظ‬ ‫الصورة‬ ‫في‬ ‫البيانات‬
.
‫نوع‬ ‫من‬ ‫الحافة‬ ‫عن‬ ‫الكشف‬ ‫مشغلو‬
‫ين‬
.

based operator
-
Gradient

‫في‬ ‫اﻷولى‬ ‫الدرجة‬ ‫من‬ ‫المشتقات‬ ‫يحسب‬ ‫التدرج‬ ‫على‬ ‫قائم‬ ‫مشغل‬
‫مشغل‬ ،‫مثل‬ ‫رقمية‬ ‫صورة‬
Sobel
،
‫مشغل‬
Prewitt
،
‫مشغل‬
Robert

based operator
–
Gaussian

Gaussian -
‫في‬ ‫الثانية‬ ‫الدرجة‬ ‫من‬ ‫المشتقات‬ ‫حساب‬ ‫على‬ ‫قائم‬ ‫مشغل‬
‫حافة‬ ‫كاشف‬ ،‫مثل‬ ‫رقمية‬ ‫صورة‬
Canny
،
Laplacian of
Gaussian
4

5. Image
Edge
Detection
operators
Gradient-based operator
Sobel Operator
Prewitt Operator
Robert Operator
Gaussian – based operator
Marr-Hildreth Operator or
Laplacian of Gaussian (LoG)
Canny Operator
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 5
‫في‬ ‫المستخدمة‬ ‫المعامﻼت‬ ‫الشكل‬ ‫يوضح‬
‫الحافة‬ ‫اكتشاف‬
‫تفرعاتها‬ ‫و‬ ‫الرقمية‬ ‫الصور‬ ‫في‬
5

6. Sobel Operator
It is a discrete differentiation operator. It
computes the gradient approximation of
image intensity function for image edge
detection. At the pixels of an image, the
Sobel operator produces either the
normal to a vector or the corresponding
gradient vector. It uses two 3 x 3 kernels
or masks convolved with the input image
to calculate the vertical and horizontal
derivative approximations respectively.
Advantages
Simple and time efficient
computation
Very easy at searching for
smooth edges
Limitations
Diagonal direction points
are not preserved always
Highly sensitive to noise
Not very accurate in edge
detection
Detect with thick and
rough edges does not
give appropriate results
Gradient-based operator
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 6
Sobel Operator
‫منفصل‬ ‫تمايز‬ ‫مشغل‬ ‫إنه‬
.
‫حا‬ ‫ﻻكتشاف‬ ‫الصورة‬ ‫شدة‬ ‫لدالة‬ ‫التدرجي‬ ‫التقريب‬ ‫يحسب‬
‫فة‬
‫الصورة‬
.
‫مشغل‬ ‫ينتج‬ ،‫الصورة‬ ‫بكسﻼت‬ ‫عند‬
Sobel
‫متجه‬ ‫أو‬ ‫الطبيعي‬ ‫المتجه‬ ‫إما‬
‫المقابل‬ ‫التدرج‬
.
‫أقنعة‬ ‫أو‬ ‫نواه‬ ‫يستخدم‬
3
×
3
‫التقريبين‬ ‫لحساب‬ ‫اﻹدخال‬ ‫صورة‬ ‫مع‬ ‫متجمعة‬
‫التوالي‬ ‫على‬ ‫واﻷفقي‬ ‫الرأسي‬ ‫المشتقين‬
.
•
‫مميزاته‬
:
.1
‫الحسابية‬ ‫العمليات‬ ‫و‬ ‫الوقت‬ ‫حيث‬ ‫من‬ ‫فعال‬ ‫و‬ ‫بسيط‬ ‫يعتبر‬
.2
‫الناعمة‬ ‫حواف‬ ‫عن‬ ‫البحث‬ ‫في‬ ‫ًا‬‫د‬‫ج‬ ‫سهل‬
•
‫عيوبه‬
:
•
‫المائل‬ ‫اﻻتجاه‬ ‫نقاط‬ ‫على‬ ‫الحفاظ‬ ‫يتم‬ ‫ﻻ‬
)
‫القطرية‬ ‫النقاط‬
(
‫ا‬ً‫م‬‫دائ‬
•
‫للضوضاء‬ ‫للغاية‬ ‫حساس‬
•
‫قليلة‬ ‫دقته‬ ‫ان‬ ‫حيث‬ ‫الحواف‬ ‫اكتشاف‬ ‫في‬ ‫عليه‬ ‫يعتمد‬ ‫ﻻ‬
•
‫المناسبة‬ ‫النتائج‬ ‫يعطي‬ ‫ﻻ‬ ‫والخشنة‬ ‫السميكة‬ ‫الحواف‬ ‫اكتشاف‬
6

7. Prewitt Operator
This operator is almost similar to the Sobel
operator. It also detects vertical and horizontal
edges of an image. It is one of the best ways to
detect the orientation and magnitude of an image.
It uses the kernels or masks
Advantages
Good performance on
detecting vertical and
horizontal edges
Best operator to detect the
orientation of an image
Limitations
The magnitude of coefficient is
fixed and cannot be changed
Diagonal direction points are
not preserved always
Gradient-based operator
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 7
Prewitt Operator
‫لمشغل‬ ‫ا‬ً‫ب‬‫تقري‬ ‫مشابه‬ ‫المشغل‬ ‫هذا‬
Sobel.
‫للصورة‬ ‫واﻷفقية‬ ‫الرأسية‬ ‫الحواف‬ ‫يكتشف‬ ‫أنه‬ ‫كما‬
.
‫وحجمها‬ ‫الصورة‬ ‫اتجاه‬ ‫ﻻكتشاف‬ ‫الطرق‬ ‫أفضل‬ ‫من‬ ‫واحدة‬ ‫إنها‬
.
‫يستخدم‬
‫اﻷقنعة‬ ‫أو‬ ‫النواه‬
•
‫مميزاته‬
:
.1
‫واﻷفقية‬ ‫الرأسية‬ ‫الحواف‬ ‫عن‬ ‫الكشف‬ ‫في‬ ‫جيد‬ ‫أداء‬
.2
‫الصورة‬ ‫اتجاه‬ ‫ﻻكتشاف‬ ‫مشغل‬ ‫أفضل‬
•
‫عيوبه‬
:
.1
‫تغييره‬ ‫يمكن‬ ‫وﻻ‬ ‫ثابت‬ ‫المعامل‬ ‫حجم‬
.2
‫المائل‬ ‫اﻻتجاه‬ ‫نقاط‬ ‫على‬ ‫الحفاظ‬ ‫يتم‬ ‫ﻻ‬
)
‫القطرية‬ ‫النقاط‬
(
‫ا‬ً‫م‬‫دائ‬
7

8. Marr-Hildreth Operator or Laplacian of
Gaussian (LoG)
It is a gaussian-based operator which uses
the Laplacian to take the second derivative
of an image. This really works well when the
transition of the grey level seems to be
abrupt. It works on the zero-crossing
method i.e when the second-order
derivative crosses zero, then that particular
location corresponds to a maximum level. It
is called an edge location. Here the Gaussian
operator reduces the noise and the
Laplacian operator detects the sharp edges.
The Gaussian function is defined by the
formula (1) , Where sigma is the standard
deviation. And the LoG operator is computed
from (2)
Advantages
Detection of edges and orientation are very
easy
Diagonal direction points are preserved
Limitations
Very sensitive to noise
The localization error may be severe at
curved edges
It generates noisy responses that do not
correspond to edges, so-called “false edges”
Gaussian – based
operator
(1)
(2)
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 8
Marr-Hildreth Operator or Laplacian of Gaussian (LoG)
‫على‬ ‫قائم‬ ‫معامل‬ ‫إنه‬
gaussian
‫يستخدم‬
Laplacian
‫الصورة‬ ‫من‬ ‫الثاني‬ ‫المشتق‬ ‫ﻷخذ‬
.
‫هذا‬
‫مفاجئ‬ ‫الرمادي‬ ‫المستوى‬ ‫انتقال‬ ‫أن‬ ‫يبدو‬ ‫عندما‬ ‫ا‬ً‫ق‬‫ح‬ ‫جيد‬ ‫بشكل‬ ‫يعمل‬
.
‫إنه‬
‫الصفري‬ ‫العبور‬ ‫طريقة‬ ‫على‬ ‫يعمل‬
i.e
‫اﻷقصى‬ ‫الحد‬ ‫مع‬ ‫المعين‬ ‫الموقع‬ ‫هذا‬ ‫يتوافق‬ ‫ثم‬ ،‫الصفر‬ ‫مع‬ ‫الثانية‬ ‫الدرجة‬ ‫مشتق‬ ‫يتقاطع‬ ‫عندما‬
.
‫ي‬
‫عليه‬ ‫طلق‬
‫الحافة‬ ‫موقع‬
.
‫يقلل‬ ‫هنا‬
‫معامل‬
Gaussian
‫معامل‬ ‫ويكتشف‬ ‫الضوضاء‬ ‫من‬
Laplacian
‫الحواف‬
‫الحادة‬
.
‫بالصيغة‬ ‫الغاوسية‬ ‫الدالة‬ ‫تعريف‬ ‫يتم‬
)
1
(
‫المعياري‬ ‫اﻻنحراف‬ ‫هي‬ ‫سيغما‬ ‫تكون‬ ‫حيث‬ ،
.
‫ومشغل‬
LoG
‫من‬ ‫محسوب‬
)
2
(
•
‫مميزاته‬
:
.1
‫المختلفة‬ ‫واتجاهاتها‬ ‫الحواف‬ ‫عن‬ ‫الكشف‬ ‫سهل‬
.2
‫اﻻتجاهات‬ ‫جميع‬ ‫في‬ ‫ثابتة‬ ‫خصائص‬ ‫هناك‬
•
‫عيوبه‬
:
.1
‫للضوضاء‬ ‫جدا‬ ‫حساس‬
.2
‫المنحنية‬ ‫الحواف‬ ‫عند‬ ‫ًا‬‫د‬‫شدي‬ ‫التوطين‬ ‫خطأ‬ ‫يكون‬ ‫قد‬
.3
‫يولد‬
‫نتائﺢ‬
‫بـ‬ ‫يسمى‬ ‫ما‬ ،‫الحواف‬ ‫مع‬ ‫تتوافق‬ ‫ﻻ‬ ‫صاخبة‬
»
‫الحواف‬
‫الخاطئة‬
«
8

9. Canny Operator
It is a gaussian-based operator in
detecting edges. This operator is
not susceptible to noise. It extracts
image features without affecting or
altering the feature. Canny edge
detectors have advanced algorithm
derived from the previous work of
Laplacian of Gaussian operator. It is
widely used an optimal edge
detection technique. It detects
edges based on three criteria:
Low error rate
Edge points must be accurately localized
There should be just one single edge response
Advantages
It has good localization
It extract image features
without altering the features
Less Sensitive to noise
Limitations
There is false zero crossing
Complex computation and
time consuming
Gaussian – based
operator
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 9
Canny Operator
‫على‬ ‫قائم‬ ‫معامل‬ ‫إنه‬
gaussian
‫الحواف‬ ‫اكتشاف‬ ‫في‬
.
‫للضوضاء‬ ‫عرضة‬ ‫ليس‬ ‫المعامل‬ ‫هذا‬
.
‫تغييرها‬ ‫أو‬ ‫الميزة‬ ‫على‬ ‫التأثير‬ ‫دون‬ ‫الصورة‬ ‫ميزات‬ ‫يستخرج‬
.
‫أجهزة‬ ‫تحتوي‬
‫المعامل‬ ‫السابق‬ ‫العمل‬ ‫من‬ ‫مشتقة‬ ‫متقدمة‬ ‫خوارزمية‬ ‫على‬ ‫الذكية‬ ‫الحواف‬ ‫عن‬ ‫الكشف‬
Laplacian of Gaussian.
‫عن‬ ‫المثلى‬ ‫الكشف‬ ‫تقنية‬ ‫واسع‬ ‫نطاق‬ ‫على‬ ‫يستخدم‬
‫الحافة‬
.
‫معايير‬ ‫ثﻼثة‬ ‫على‬ ً‫ء‬‫بنا‬ ‫الحواف‬ ‫يكتشف‬
:
•
‫منخفض‬ ‫خطأ‬ ‫معدل‬
•
‫بدقة‬ ‫الحافة‬ ‫نقاط‬ ‫مواقع‬ ‫تحديد‬ ‫يجب‬
•
‫واحدة‬ ‫لحافة‬ ‫فقط‬ ‫واحدة‬ ‫استجابة‬ ‫هناك‬ ‫يكون‬ ‫أن‬ ‫يجب‬
•
‫مميزاته‬
:
.1
‫جيد‬ ‫توطين‬ ‫لديه‬
)
‫جيد‬ ‫بشكل‬ ‫الحواف‬ ‫مواقع‬ ‫تحديد‬ ‫يستطيع‬
(
.2
‫الميزات‬ ‫تغيير‬ ‫دون‬ ‫الصورة‬ ‫ميزات‬ ‫يستخرج‬
.3
‫للضوضاء‬ ‫حساسية‬ ‫أقل‬
•
‫عيوبه‬
:
.1
‫كاذب‬ ‫صفري‬ ‫عبور‬ ‫هناك‬
.2
‫الوقت‬ ‫و‬ ‫الحسابية‬ ‫العمليات‬ ‫من‬ ‫الكثير‬ ‫يحتاج‬
9

10. Some
Real-world
Applications
of
Image
Edge
Detection
medical imaging, study
of anatomical structure
locate an object in
satellite images
automatic traffic
controlling systems
face recognition, and
fingerprint recognition
Eng. Ahmed R. A. Shamsan 10
‫الشكل‬ ‫يوضح‬
‫استخدام‬ ‫مجاﻻت‬
‫المعامﻼت‬
‫الصور‬ ‫في‬ ‫الحافة‬ ‫اكتشاف‬ ‫في‬ ‫المستخدمة‬
‫الرقمية‬
10