خوارزمية دريش لكشف الحواف

الاكتشاف 
قام البروفيسور رشيد دريش خلال عام 1987م باكتشاف «خوارزمية دريش لكشف الحواف» التي هي خوارزمية كشف الحواف في رسومات الحاسوب ثنائية الأبعاد.Remarque 

 كشف الحواف 
تتضمن «خوارزمية دريش لكشف الحواف» مجموعة عمليات كشف الحواف بواسطة طرق رياضيات تطبيقية متنوعة تساعد في تعريف كل بكسل في الصورة الرقمية عندما تتغير إضاءة الشاشة أو الصورة بشكل حاد أو عند الإضاءة المتقطعة.A Survey on Various Edge Detector Techniques - ScienceDirect

تُنظم نقط الصورة التي تغيرت عندها الإضاءة بشكل حاد في مجموعة من المنحنيات المقطعة تسمى بالحواف.

تُعرف مشكلة إيجاد الانقطاع في الإشارات في البعد الواحد بمصطلح الكشف الخطوي أو خطوة الكشف، ومشكلة إيجاد الإشارة المنقطعة خلال الزمن بمصطلح كشف التغير.Using Canny's criteria to derive a recursively implemented optimal edge detector | Request PDF 

كشف الحواف هو أداة أساسية في معالجة الصور الرقمية والإبصار للآلات والرؤية الحاسوبية وجزئياً في كشف مميزات المناطق واستخراج الممميزات.

 الخوارزمية 
تصغير|جون كاني
تتمثل «خوارزمية دريش لكشف الحواف» في خوارزمية رقمية متعددة المراحل تهدف إلى الحصول على نتائج مُثلى في كشف الحواف ضمن صورة رقمية ثنائية الأبعاد.Deriche edge detector 

وتعتمد هذه الخوارزمية على أعمال جون كاني في مجال كشف الحواف التي تكللت باكتشاف  خلال عام 1986م.

وينص  على ثلاثة معايير للحصول على أمثل كشف للحواف هي:VLSI Optimal Edge Detection Chip: Canny-Deriche Filter - PDF Free Download 
 نوعية الكشف: بحيث أن كل الحواف الموجودة في الصورة الرقمية يجب أن يتم وسمها بعلامة ولا يجب أن يحدث كشف حواف خاطئ.A modification of Deriche's approach to edge detection - IEEE Conference Publication 
 الدقة: بحيث أن الحواف الموسومة بعلامة ينبغي أن تكون أقرب ما أمكن إلى الحواف في الصورة الحقيقية.
 غياب الالتباس: بحيث أن الحافة في الصورة الرقمية لا يجب أن يتم وسمها إلا مرة واحدة، فلا يمكن أن توجد عدة استجابات من أجل حافة واحدة في الصورة الحقيقية.

ومن أجل ذلك، فإن كاشف الحواف لدريش يسمى أحيانا كاشف الحواف لدريش-كاني.edges_sub_pix [HALCON Operator Reference / Version 12.0.2] 

 الفروق بين خوارزميتي دريش وكاني لكشف الحواف 

تشترك خوارزمية دريش لكشف الحواف مع  في المراحل الأربعة التالية:Computer Analysis of Images and Patterns: 7th International Conference, CAIP ... - Google Livres 
 النعومة .
 حساب الحجم واتجاه  .
 عدم الإلغاء بالحد الأقصى .Edge Detection [ImageJ Documentation Wiki] 
  التلاكؤ باستخدام عتبتين .Implementation Of Distributed Canny Edge Detector On Fpga | Open Access Journals 

ويكمن الفرق الأساسي في تنفيذ المرحلتين الأوليين من خوارزمية دريش لكشف الحواف.

فعلى عكس ، فإن «كاشف الحواف لدريش» يستعمل المرشح الرقمي المتمثل في  على شكل:Computer-integrated Surgery: Technology and Clinical Applications - Google Livres 



فيقوم المرشح الرقمي الذي طوره البروفيسور رشيد دريش بتحسين معايير .

فكما هو واضح من الصيغة الرياضية السابقة، فإن المرشح الرقمي الفعال يتم الحصول عليه حينما تؤول قيمة الوسيط  نحو الصفر.Deriche Edge Detection 

وهذا النوع من المرشحات الرقمية يكون ذا صيغة رياضية على شكل:Ridge-line optimal detector 



وتتمثل الميزة التنافسية لمثل هذا المرشح الرقمي في إمكانية ضبطه وفق خصائص الصورة الرقمية المعالجة باستعمال وسيط وحيد.

فإذا كانت قيمة الوسيط الرياضي  صغيرة (عادة ما تكون محصورة بين 0.25 و0.5)، فإن المرشح الرقمي يؤدي إلى أحسن كشف للحواف.

ومن جانب آخر، فإن أحسن تحديد لمواقع الحواف يتم إنجازه حينما تكون قيمة الوسيط الرياضي  عالية (ما بين 2 و3).Computer Vision - ECCV 90: First European Conference on Computer Vision ... - Google Livres 

أما في غالبية حالات كشف الحواف العادية، فإن قيمة الوسيط الرياضي  المنصوح بها يجب أن تكون حول القيمة 1.What is the difference between edge detection, Sobel detection, and Canny detection? - Quora 

+ مثال عن استعمال خوارزمية دريش لكشف الحواف في تحسين نعومة حواف صورة رقمية بواسطة مرشح رقمي الصورة الرقميةتصغير|مركزتصغير|مركزتصغير|مركزتصغير|مركز الوسيط   = 0.25  = 0.5  = 1  = 2

فاستعمال المرشح الرقمي المتمثل في  تثبت جدواه خاصة في الحالات التي تكون فيها الصورة الرقمية المعالجة بها الكثير من  أو تحتاج إلى حجم كبير من معالجة تحسين النعومة.

وهذه المعالجة للنعومة يؤدي حجمها الكبير إلى بروز نواة التفاف رياضي كبيرة في المرشحات الرقمية ذات .Pattern Recognition and Image Processing in C++ - Dietrich Paulus - Google Livres 

وتتصف خوارزمية دريش لكشف الحواف في حالات كثرة  وحجم كبير من معالجة تحسين النعومة، على عكس سابقتها ، بميزة تنافسية معتبرة لأن هذه الخوارزمية الحديثة تستطيع معالجة الصور الرقمية في وقت ثابت قصير باستقلالية تامة عن الحجم المطلوب من معالجة نعومة الصورة.ftp://ftp.math.ucla.edu/pub/camreport/cam11-20.pdf

 تنفيذ كاشف دريش 
يمكن تقسيم عملية الحصول على الوسيط الرياضي  في المرشح الرقمي لدريش ثنائي الأبعاد، أثناء تنفيذ خوارزمية كشف الحواف، إلى مرحلتين اثنتين.Raster Imaging and Digital Typography II: Proceedings of the Conference on ... - Google Livres 

فيتم المرور في المرحلة الأولى ضمن مصفوفة الصورة الرقمية وفق الاتجاه الأفقي من اليسار إلى اليمين باتباع الصيغة الرياضية التالية:



ثم يتم المرور من اليمين إلى اليسار باتباع الصيغة الرياضية التالية:Using Canny's criteria to derive a recursively implemented optimal edge detector | SpringerLink 



ويتم بعد ذلك تخزين نتائج الحوسبة في مصفوفة ثنائية الأبعاد مؤقتة:



ثم تأتي المرحلة الثانية من الخوارزمية التي هي مشابهة إلى حد كبير للمرحلة الأولى.

فيتم استعمال المصفوفة ثنائية الأبعاد في العملية السابقة كمدخلات حوسبة.Mathematical Morphology: Proceedings of the VIth International Symposium ... - Google Livres 

فيتم المرور عبر هذه المصفوفة في الاتجاه العمودي من الأعلى إلى الأسفل، ثم من الأسفل إلى الأعلى، باتباع الصيغ الرياضية التالية:







وهذا الوصف للمرحلتين والصيغ الرياضية في خوارزمية دريش يقتضي استقلال الصفوف والأعمدة المعالجة في المصفوفة.

ونتيجة لذلك، فإن الحل الذي يقدمه هذا المرشح الرقمي الحديث المتوفر على  يتم توظيفه أحيانا في الأنظمة المضمنة ومعمارية البرمجيات التي تعتمد على مستوى عال من الحوسبة المتوازية.Canny Edge Detection in Python with OpenCV | henrydangprg 

 معاملات المرشح الرقمي لدريش 
+معاملات المرشح الرقمي لدريشمعالجة النعومةمشتق xمشتق y   01 -1001 -101111

إن الخصائص الرياضية لهذه الخوارزمية يتم استعمالها أحيانا في التنفيذ العملي لتقنية المرشح الرقمي لدريش.

فيكفي عندئذ تنفيذ مرحلة واحدة من الخوارزمية، ليُعاد إنجازها مرة أخرى بعد ذلك، ولكن بعد تحويل مصفوفة الصورة الرقمية الناتجة في المرحلة الأولى إلى منقولة مصفوفة يُعاد تطبيق نفس الصيغ الرياضية للمرحلة الأولى عليها.Rapports Techniques - Institut national de recherche en informatique et en automatique - Google Livres 

 أمثلة صور رقمية معالجة بكاشف دريش 

+ أمثلة معالجة صور رقمية بواسطة كاشف الحواف لدريش الصورة الرقمية الحقيقيةتصغير|مركز|upright=0.65تصغير|مركز|upright=0.6تصغير|مركز|upright=0.65تصغير|مركز|upright=1.1 الصورة الرقمية المعالجةتصغير|مركز|upright=0.65تصغير|مركز|upright=0.6تصغير|مركز|upright=0.65تصغير|مركز|upright=1.1 معاملات المرشح الرقمي لدريش  = 1.5 = 20 = 40  = 4.0 = 50 = 90  = 0.8 = 26 = 41  = 1.0 = 15 = 35

 انظر أيضًا 
 مواضيع ذات صلة 

 فيديوهات 


 مراجع 

تصنيف:خوارزميات بحث
تصنيف:خوارزميات فرز
تصنيف:خوارزميات تصنيف
تصنيف:خوارزميات تطويرية
تصنيف:خوارزميات تعتمد على نظرية البيان
تصنيف:رؤية حاسوبية
تصنيف:علم الحاسوب