Canny edge detector
پرش به ناوبری
پرش به جستجو
آشکارساز لبه کانی (Canny Edge Detector)
آشکارسازی لبه یکی از مراحل اساسی در پردازش تصویر است که برای شناسایی نقاطی در تصویر که با تغییرات ناگهانی در شدت روشنایی مشخص می‌شوند، استفاده می‌شود. این نقاط معمولاً مرز بین اشیاء مختلف را نشان می‌دهند. آشکارساز لبه کانی، که توسط جان کانی در سال ۱۹۸۶ توسعه یافت، یکی از پرکاربردترین و دقیق‌ترین الگوریتم‌ها در این زمینه است. این الگوریتم به دلیل عملکرد قوی خود در کاهش نویز و دقت بالای آن در شناسایی لبه‌ها، به طور گسترده در حوزه‌های مختلفی مانند بینایی ماشین، رباتیک، و تحلیل تصویر پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
اصول کار آشکارساز لبه کانی
آشکارساز لبه کانی از یک سری مراحل برای شناسایی لبه‌ها استفاده می‌کند که در ادامه به تفصیل شرح داده می‌شوند:
- **کاهش نویز:** اولین قدم در آشکارسازی لبه، کاهش نویز در تصویر است. نویز می‌تواند باعث شناسایی لبه‌های کاذب شود و دقت الگوریتم را کاهش دهد. برای کاهش نویز، معمولاً از فیلتر گوسی استفاده می‌شود. فیلتر گوسی با هموار کردن تصویر، نویز را کاهش می‌دهد. میزان هموارسازی با استفاده از انحراف معیار فیلتر گوسی کنترل می‌شود.
- **محاسبه گرادیان:** پس از کاهش نویز، گرادیان تصویر محاسبه می‌شود. گرادیان نشان‌دهنده میزان تغییرات در شدت روشنایی تصویر است. لبه‌ها معمولاً در نقاطی رخ می‌دهند که گرادیان تصویر حداکثر است. برای محاسبه گرادیان، از عملگرهای مشتق‌گیری مانند Sobel operator یا Prewitt operator استفاده می‌شود. این عملگرها با اعمال یک فیلتر به تصویر، مشتقات تصویر را در جهت افقی و عمودی محاسبه می‌کنند.
- **یافتن ماکزیمم‌های محلی:** در این مرحله، ماکزیمم‌های محلی گرادیان تصویر شناسایی می‌شوند. ماکزیمم‌های محلی نقاطی هستند که مقدار گرادیان آن‌ها در مقایسه با نقاط همسایه خود بیشتر است. این نقاط به عنوان کاندیدهای لبه در نظر گرفته می‌شوند.
- **سرکوب غیر ماکزیمم (Non-Maximum Suppression):** این مرحله برای نازک کردن لبه‌ها استفاده می‌شود. در این مرحله، نقاطی که ماکزیمم محلی نیستند، حذف می‌شوند. به عبارت دیگر، فقط نقاطی که در جهت گرادیان خود ماکزیمم هستند، حفظ می‌شوند. این کار با محاسبه گرادیان در جهت لبه و مقایسه آن با گرادیان در جهت‌های عمود بر آن انجام می‌شود.
- **آستانه‌گذاری هیسترزیس (Hysteresis Thresholding):** در این مرحله، لبه‌های واقعی از لبه‌های کاذب جدا می‌شوند. برای این کار، از دو آستانه، آستانه بالا و آستانه پایین، استفاده می‌شود. نقاطی که مقدار گرادیان آن‌ها بالاتر از آستانه بالا باشد، به عنوان لبه‌های قوی در نظر گرفته می‌شوند. نقاطی که مقدار گرادیان آن‌ها بین آستانه بالا و آستانه پایین باشد، به عنوان لبه‌های ضعیف در نظر گرفته می‌شوند. نقاطی که مقدار گرادیان آن‌ها کمتر از آستانه پایین باشد، حذف می‌شوند. لبه‌های ضعیف فقط در صورتی به عنوان لبه در نظر گرفته می‌شوند که به لبه‌های قوی متصل باشند. این کار با استفاده از الگوریتم اتصال اجزاء انجام می‌شود.
پارامترهای مهم در آشکارساز لبه کانی
آشکارساز لبه کانی دارای پارامترهای مختلفی است که بر عملکرد آن تأثیر می‌گذارند. مهم‌ترین این پارامترها عبارتند از:
- **انحراف معیار فیلتر گوسی (Sigma):** این پارامتر میزان هموارسازی تصویر را کنترل می‌کند. مقادیر بزرگتر انحراف معیار باعث هموارسازی بیشتر و کاهش نویز بیشتر می‌شود، اما ممکن است باعث از بین رفتن جزئیات تصویر نیز شود.
- **آستانه بالا (High Threshold):** این پارامتر مقدار حداقل گرادیان را برای شناسایی لبه‌های قوی تعیین می‌کند. مقادیر بزرگتر آستانه بالا باعث شناسایی لبه‌های قوی‌تری می‌شود، اما ممکن است باعث از دست رفتن برخی از لبه‌های ضعیف نیز شود.
- **آستانه پایین (Low Threshold):** این پارامتر مقدار حداقل گرادیان را برای شناسایی لبه‌های ضعیف تعیین می‌کند. مقادیر کوچکتر آستانه پایین باعث شناسایی لبه‌های ضعیف‌تری می‌شود، اما ممکن است باعث شناسایی لبه‌های کاذب نیز شود.
مزایا و معایب آشکارساز لبه کانی
- مزایا:**
- دقت بالا در شناسایی لبه‌ها
- کاهش نویز موثر
- امکان تنظیم پارامترها برای بهینه‌سازی عملکرد
- کاربرد گسترده در حوزه‌های مختلف
- معایب:**
- پیچیدگی محاسباتی نسبتاً بالا
- نیاز به تنظیم دقیق پارامترها برای دستیابی به نتایج مطلوب
- ممکن است در تصاویر با نویز زیاد یا کنتراست کم عملکرد ضعیفی داشته باشد.
کاربردهای آشکارساز لبه کانی
آشکارساز لبه کانی در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد، از جمله:
- **بینایی ماشین:** شناسایی اشیاء، تشخیص چهره، ردیابی اشیاء
- **رباتیک:** مسیریابی ربات، تشخیص موانع
- **تحلیل تصویر پزشکی:** تشخیص تومورها، تشخیص شکستگی استخوان
- **بازرسی صنعتی:** تشخیص نقص در قطعات صنعتی
- **پردازش تصویر:** بهبود کیفیت تصویر، فشرده‌سازی تصویر
پیوند به مفاهیم مرتبط
- پردازش تصویر دیجیتال
- فیلتر گوسی
- عملگر سوبل
- عملگر پریویت
- گرادیان
- آستانه‌گذاری
- اتصال اجزاء
- بینایی ماشین
- تشخیص الگو
- تبدیل فوریه
- تبدیل موجک
- مورفولوژی ریاضی
- فیلترهای میانی
- بازسازی تصویر
- برچسب‌گذاری تصویر
- شبکه‌های عصبی کانولوشن
- یادگیری عمیق
- پردازش تصویر رنگی
- تصویربرداری پزشکی
استراتژی‌های مرتبط، تحلیل فنی و تحلیل حجم معاملات (به عنوان تشبیه به بازارهای مالی)
در تشبیه آشکارساز لبه کانی به بازارهای مالی، می‌توان لبه‌ها را به عنوان نقاط تغییر روند در قیمت‌ها در نظر گرفت. به عنوان مثال:
- **کاهش نویز:** مشابه استفاده از میانگین متحرک برای هموارسازی داده‌های قیمت و کاهش نوسانات کوتاه مدت. میانگین متحرک
- **محاسبه گرادیان:** مشابه محاسبه نرخ تغییر قیمت (مشتق قیمت) برای شناسایی نقاطی که قیمت به سرعت در حال تغییر است. شاخص نرخ تغییر
- **یافتن ماکزیمم‌های محلی:** مشابه شناسایی قله‌ها و دره‌های مهم در نمودار قیمت. تحلیل کندل استیک
- **سرکوب غیر ماکزیمم:** مشابه فیلتر کردن سیگنال‌های کاذب و تمرکز بر روی سیگنال‌های قوی‌تر. استراتژی‌های فیلتر سیگنال
- **آستانه‌گذاری هیسترزیس:** مشابه استفاده از سطوح حمایت و مقاومت برای تعیین نقاط ورود و خروج از معامله. تحلیل تکنیکال
- تحلیل حجم معاملات:** حجم معاملات می‌تواند به تأیید سیگنال‌های لبه کمک کند. به عنوان مثال، افزایش حجم معاملات در یک نقطه لبه می‌تواند نشان دهنده قدرت بیشتر روند باشد. حجم معاملات
- استراتژی‌های مرتبط:**
- **شکست خطوط روند:** شناسایی لبه‌ها می‌تواند به شناسایی شکست خطوط روند کمک کند. خطوط روند
- **الگوهای نموداری:** شناسایی لبه‌ها می‌تواند به شناسایی الگوهای نموداری مانند سر و شانه یا دوجین کمک کند. الگوهای نموداری
- **اندیکاتورهای مومنتوم:** ترکیب آشکارساز لبه کانی با اندیکاتورهای مومنتوم مانند RSI یا MACD می‌تواند به بهبود دقت سیگنال‌ها کمک کند. شاخص قدرت نسبی (RSI)، شاخص همگرایی-واگرایی میانگین متحرک (MACD)
- **تحلیل فیبوناچی:** استفاده از سطوح فیبوناچی برای شناسایی نقاط احتمالی بازگشت قیمت در نزدیکی لبه‌ها. اصلاحات فیبوناچی
- تحلیل فنی:**
- **تحلیل کندل استیک:** بررسی الگوهای کندلی در نزدیکی لبه‌ها برای تأیید سیگنال‌ها.
- **تحلیل امواج الیوت:** شناسایی امواج الیوت با استفاده از لبه‌ها به عنوان نقاط تغییر موج. امواج الیوت
- تحلیل حجم معاملات:**
- **واگرایی حجم و قیمت:** بررسی واگرایی بین حجم معاملات و قیمت در نزدیکی لبه‌ها.
- **حجم شکاف (Volume Spread Analysis):** تحلیل حجم معاملات و دامنه قیمت برای شناسایی نقاط شکست و ادامه روند. تحلیل حجم شکاف
پی‌نوشت
این مقاله به منظور ارائه یک درک ابتدایی از آشکارساز لبه کانی طراحی شده است. برای مطالعه بیشتر و درک عمیق‌تر این الگوریتم، به منابع علمی و مقالات تخصصی در این زمینه مراجعه کنید.
پلتفرم‌های معاملات آتی پیشنهادی
| پلتفرم | ویژگی‌های آتی | ثبت‌نام |
|---|---|---|
| Binance Futures | اهرم تا ۱۲۵x، قراردادهای USDⓈ-M | همین حالا ثبت‌نام کنید |
| Bybit Futures | قراردادهای معکوس دائمی | شروع به معامله کنید |
| BingX Futures | معاملات کپی | به BingX بپیوندید |
| Bitget Futures | قراردادهای تضمین شده با USDT | حساب باز کنید |
| BitMEX | پلتفرم رمزارزها، اهرم تا ۱۰۰x | BitMEX |
به جامعه ما بپیوندید
در کانال تلگرام @strategybin عضو شوید برای اطلاعات بیشتر. بهترین پلتفرم‌های سودآور – همین حالا ثبت‌نام کنید.
در جامعه ما شرکت کنید
در کانال تلگرام @cryptofuturestrading عضو شوید برای تحلیل، سیگنال‌های رایگان و موارد بیشتر!