Edge detection is one of the most c

Edge detection is one of the most commonly used
operations in image processing and pattern recognition, the
reason for this is that edges form the outline of an object. An
edge is the boundary between an object and the background,
and indicates the boundary between overlapping objects. This
means that if the edges in an image can be identified
accurately, all of the objects can be located and basic
properties such as area, perimeter, and shape can be
measured. Since computer vision involves the identification
and classification of objects in an image, edge detection is an
essential tool. Efficient and accurate edge detection will lead to
increase the performance of subsequent image processing
techniques, including image segmentation, object-based image
coding, and image retrieval. A color image edge detection
algorithm is proposed in this paper. Average maximum color
difference value is used to predict the optimum threshold value
for a color image and thinning technique is applied to extract
proper edges. The proposed method is applied over large
database of color images both synthetic and real life images
and performance of the algorithm is evident from the results
and is comparable with other edge detection algorithms.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตรวจพบขอบเป็นหนึ่งใช้บ่อยที่สุด
การดำเนินงานในการประมวลผลภาพและการรู้จำรูปแบบ การ
เหตุผลคือ ว่า ขอบรูปแบบเค้าร่างของวัตถุ การ
ขอบเป็นเขตแดนระหว่างวัตถุและฉากหลัง,
และบ่งชี้เขตแดนระหว่างวัตถุที่ทับซ้อนกัน นี้
หมายความ ว่า ถ้าสามารถระบุขอบในรูป
ถูกต้อง วัตถุทั้งหมดสามารถอยู่ และพื้นฐาน
คุณสมบัติเช่นที่ตั้ง ขอบเขต และรูปร่างสามารถ
วัดได้ เนื่องจากวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์เกี่ยวข้องกับรหัส
และจัดประเภทของวัตถุในภาพ การตรวจพบขอบการ
เครื่องมือสำคัญ ตรวจสอบขอบที่ถูกต้อง และมีประสิทธิภาพจะนำไปสู่
เพิ่มประสิทธิภาพของการประมวลผลภาพตามมา
เทคนิค ภาพเซ็ก ใช้วัตถุรูป
รหัส และเรียกรูปภาพ ตรวจจับขอบภาพเป็นสี
อัลกอริทึมจะนำเสนอในเอกสารนี้ เฉลี่ยสูงสุดสี
ค่าความแตกต่างใช้เพื่อทำนายค่าขีดจำกัดสูงสุด
สำหรับสี รูปและบางเทคนิคจะใช้เพื่อแยก
ขอบเหมาะสม ใช้วิธีการนำเสนอผ่านใหญ่
ของสีภาพทั้งภาพจริง และสังเคราะห์
และประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึมจะเห็นได้จากผลลัพธ์
และเทียบได้กับอัลกอริทึมตรวจขอบอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การตรวจหาขอบเป็นหนึ่งที่ใช้บ่อยที่สุด
ปฏิบัติการในการประมวลผลภาพและรู้จำรูปแบบ ,
เหตุผลนี้คือ ว่า ขอบรูปแบบเค้าร่างของวัตถุ เป็น
ขอบรอยต่อระหว่างวัตถุและพื้นหลัง
และแสดงขอบเขตระหว่างวัตถุที่ทับซ้อนกัน นี้
หมายความว่าถ้าขอบในรูปสามารถระบุ
ได้อย่างถูกต้องทั้งหมดของวัตถุจะอยู่และคุณสมบัติพื้นฐาน เช่น พื้นที่ปริมณฑล

, , และรูปทรงที่สามารถวัดได้ ตั้งแต่วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์เกี่ยวข้องกับตัว
และการจำแนกประเภทของวัตถุในรูป การตรวจหาขอบเป็น
เครื่องมือที่จำเป็น ที่มีประสิทธิภาพและการตรวจสอบความถูกต้องที่ขอบจะนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพของเทคนิคการประมวลผล

ภาพที่ตามมา รวมถึงการตัดภาพวัตถุ - เบสนะครับ
ภาพและค้นคืนภาพ สีภาพ การตรวจหาขอบ
นำเสนอวิธีการในบทความนี้ ความแตกต่างของค่าเฉลี่ยสูงสุดสี

จะใช้ทำนายค่าเกณฑ์ที่เหมาะสมสำหรับสีภาพและการประยุกต์เทคนิคที่เหมาะสมเพื่อสกัด
ขอบ วิธีที่เสนอจะใช้กับฐานข้อมูลขนาดใหญ่
ของภาพสีทั้งสังเคราะห์และภาพชีวิตจริง
และประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีนี้จะเห็นได้จากผล
และเทียบเคียงกับขั้นตอนวิธีการตรวจหาขอบอื่น ๆ