Published September 25, 2015 | Version v1
Publication Open

Fuzzy Logic Based Edge Detection in Smooth and Noisy Clinical Images

Creators

  • 1. University of Engineering and Technology Peshawar

Description

Edge detection has beneficial applications in the fields such as machine vision, pattern recognition and biomedical imaging etc. Edge detection highlights high frequency components in the image. Edge detection is a challenging task. It becomes more arduous when it comes to noisy images. This study focuses on fuzzy logic based edge detection in smooth and noisy clinical images. The proposed method (in noisy images) employs a 3×3 mask guided by fuzzy rule set. Moreover, in case of smooth clinical images, an extra mask of contrast adjustment is integrated with edge detection mask to intensify the smooth images. The developed method was tested on noise-free, smooth and noisy images. The results were compared with other established edge detection techniques like Sobel, Prewitt, Laplacian of Gaussian (LOG), Roberts and Canny. When the developed edge detection technique was applied to a smooth clinical image of size 270×290 pixels having 24 dB 'salt and pepper' noise, it detected very few (22) false edge pixels, compared to Sobel (1931), Prewitt (2741), LOG (3102), Roberts (1451) and Canny (1045) false edge pixels. Therefore it is evident that the developed method offers improved solution to the edge detection problem in smooth and noisy clinical images.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

يحتوي الكشف عن الحواف على تطبيقات مفيدة في مجالات مثل رؤية الماكينة والتعرف على الأنماط والتصوير الطبي الحيوي وما إلى ذلك. يسلط اكتشاف الحافة الضوء على المكونات عالية التردد في الصورة. يعد اكتشاف الحواف مهمة صعبة. يصبح الأمر أكثر صعوبة عندما يتعلق الأمر بالصور الصاخبة. تركز هذه الدراسة على الكشف عن الحافة المبني على المنطق الغامض في صور سريرية سلسة وصاخبة. تستخدم الطريقة المقترحة (في الصور الصاخبة) قناع 3×3 يسترشد بمجموعة قواعد غامضة. علاوة على ذلك، في حالة الصور السريرية الملساء، يتم دمج قناع إضافي لتعديل التباين مع قناع الكشف عن الحافة لتكثيف الصور الملساء. تم اختبار الطريقة المطورة على صور خالية من الضوضاء وسلسة وصاخبة. تمت مقارنة النتائج مع تقنيات الكشف عن الحواف الأخرى مثل Sobel و Prewitt و Laplacian of Gaussian (LOG) و Roberts و Canny. عندما تم تطبيق تقنية الكشف عن الحافة المطورة على صورة سريرية سلسة بحجم 270×290 بكسل تحتوي على ضوضاء "ملح وفلفل" 24 ديسيبل، اكتشفت عددًا قليلاً جدًا (22) بكسل حافة كاذبة، مقارنة بـ Sobel (1931)، Prewitt (2741)، LOG (3102)، Roberts (1451) و Canny (1045) بكسل حافة كاذبة. لذلك من الواضح أن الطريقة المطورة تقدم حلًا محسّنًا لمشكلة اكتشاف الحافة في الصور السريرية السلسة والصاخبة.

Translated Description (French)

La détection des bords a des applications bénéfiques dans des domaines tels que la vision artificielle, la reconnaissance des formes et l'imagerie biomédicale, etc. La détection des bords met en évidence les composants haute fréquence de l'image. La détection des bords est une tâche difficile. Cela devient plus ardu lorsqu'il s'agit d'images bruyantes. Cette étude se concentre sur la détection de bord basée sur la logique floue dans des images cliniques lisses et bruyantes. La méthode proposée (en images bruyantes) utilise un masque 3×3 guidé par un ensemble de règles floues. De plus, dans le cas d'images cliniques lisses, un masque supplémentaire de réglage du contraste est intégré avec un masque de détection des bords pour intensifier les images lisses. La méthode développée a été testée sur des images sans bruit, lisses et bruyantes. Les résultats ont été comparés à d'autres techniques de détection des bords établies comme Sobel, Prewitt, Laplacian of Gaussian (LOG), Roberts et Canny. Lorsque la technique de détection de bord développée a été appliquée à une image clinique lisse de taille 270×290 pixels avec un bruit de sel et de poivre de 24 dB, elle a détecté très peu (22) pixels de faux bord, par rapport à Sobel (1931), Prewitt (2741), LOG (3102), Roberts (1451) et Canny (1045) pixels de faux bord. Par conséquent, il est évident que la méthode développée offre une solution améliorée au problème de détection des bords dans les images cliniques lisses et bruyantes.

Translated Description (Spanish)

La detección de bordes tiene aplicaciones beneficiosas en campos como la visión artificial, el reconocimiento de patrones y las imágenes biomédicas, etc. La detección de bordes resalta los componentes de alta frecuencia en la imagen. La detección de bordes es una tarea difícil. Se vuelve más arduo cuando se trata de imágenes ruidosas. Este estudio se centra en la detección de bordes basada en lógica difusa en imágenes clínicas suaves y ruidosas. El método propuesto (en imágenes ruidosas) emplea una máscara de 3×3 guiada por un conjunto de reglas difusas. Además, en caso de imágenes clínicas suaves, se integra una máscara adicional de ajuste de contraste con una máscara de detección de bordes para intensificar las imágenes suaves. El método desarrollado se probó en imágenes sin ruido, suaves y ruidosas. Los resultados se compararon con otras técnicas de detección de bordes establecidas como Sobel, Prewitt, Laplacian of Gaussian (LOG), Roberts y Canny. Cuando la técnica de detección de bordes desarrollada se aplicó a una imagen clínica lisa de tamaño 270×290 píxeles con 24 dB de ruido de 'sal y pimienta', detectó muy pocos (22) píxeles de borde falso, en comparación con Sobel (1931), Prewitt (2741), LOG (3102), Roberts (1451) y Canny (1045) píxeles de borde falso. Por lo tanto, es evidente que el método desarrollado ofrece una solución mejorada al problema de detección de bordes en imágenes clínicas suaves y ruidosas.

Files

journal.pone.0138712&type=printable.pdf

Files (3.3 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:7b1f9552cb2fd909241ca5e408e9df0e
3.3 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
الكشف عن الحواف القائمة على المنطق الضبابي في الصور السريرية الملساء والصاخبة
Translated title (French)
Détection de bord basée sur la logique floue dans des images cliniques lisses et bruyantes
Translated title (Spanish)
Detección de bordes basada en lógica difusa en imágenes clínicas suaves y ruidosas

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2235284711
DOI
10.1371/journal.pone.0138712

Is supplement to
https://openalex.org/W4312567938 (Other)
https://openalex.org/W3027487226 (Other)
https://openalex.org/W2971766762 (Other)
https://openalex.org/W2589278859 (Other)
https://openalex.org/W2367298911 (Other)
https://openalex.org/W2354100707 (Other)
https://openalex.org/W2144628112 (Other)
https://openalex.org/W2079299034 (Other)
https://openalex.org/W2042343527 (Other)
https://openalex.org/W2028915339 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Pakistan

References

  • https://openalex.org/W1687480514
  • https://openalex.org/W1960120560
  • https://openalex.org/W1970507342
  • https://openalex.org/W2002018687
  • https://openalex.org/W2004274292
  • https://openalex.org/W2012555928
  • https://openalex.org/W2019831869
  • https://openalex.org/W2024284069
  • https://openalex.org/W2028249667
  • https://openalex.org/W2031749471
  • https://openalex.org/W2034172111
  • https://openalex.org/W2038224981
  • https://openalex.org/W2038302904
  • https://openalex.org/W2055853541
  • https://openalex.org/W2056403706
  • https://openalex.org/W2056855147
  • https://openalex.org/W2060162923
  • https://openalex.org/W2067156910
  • https://openalex.org/W2074355764
  • https://openalex.org/W2076468901
  • https://openalex.org/W2084671493
  • https://openalex.org/W2087216353
  • https://openalex.org/W2092965146
  • https://openalex.org/W2105035676
  • https://openalex.org/W2108855378
  • https://openalex.org/W2113265921
  • https://openalex.org/W2128370471
  • https://openalex.org/W2135092349
  • https://openalex.org/W2145023731
  • https://openalex.org/W2155487652
  • https://openalex.org/W2166748549
  • https://openalex.org/W2418982183
  • https://openalex.org/W4235259678