Edges and Boundaries in Computer Vision | एजेस और बाउंड्री डिटेक्शन का सम्पूर्ण अध्ययन | रोबोटिक्स में डायनेमिक विश्लेषण और बल

परिचय (Introduction)

Edges और Boundaries इमेज के वे भाग हैं जो किसी भी महत्वपूर्ण Object की shape, outline और structure को दर्शाते हैं। Edge वहाँ बनता है जहाँ intensity में अचानक परिवर्तन होता है — यानी brightness अचानक बढ़े या घटे तो उस transition को हम edge कहते हैं। Boundary वह पूर्ण outline है जो किसी object को background या अन्य वस्तुओं से अलग करती है।

Edges क्यों महत्वपूर्ण हैं?

• Object recognition में shape सबसे महत्वपूर्ण feature है
• Segmentation में boundaries separation का core element हैं
• Depth estimation और stereo vision में edge matching useful है
• Robotics में navigation, grasping और object tracking में edge information critical है
• Medical imaging में tumors या organs की borders edge-based segmentation से निकाली जाती हैं

Types of Edges (एज के प्रकार)

• Step Edge: अचानक intensity परिवर्तन
• Ramp Edge: धीरे-धीरे होने वाला intensity transition
• Line Edge: एक dark line surrounded by lighter region या उल्टा
• Roof Edge: narrow ridge-type intensity peak

Gradient-based Edge Detection

Gradient measures intensity change. जितना बड़ा gradient, उतना strong edge.

1. Sobel Operator

• Gradient approximation using horizontal + vertical masks
• Noisy images पर अच्छा perform

2. Prewitt Operator

Sobel जैसा ही लेकिन simpler averaging-based masks.

3. Roberts Cross

Diagonal gradients detect करता है लेकिन noise-sensitive है।

Laplacian-based Edge Detection

Laplacian

Second-derivative operator है जो intensity curvature measure करता है। Zero-crossings = edges. यह सभी directions में एक साथ काम करता है।

Laplacian of Gaussian (LoG)

पहले image को Gaussian blur से smooth किया जाता है फिर Laplacian लगाया जाता है → noise-resistant edge detection.

Difference of Gaussians (DoG)

दो अलग sigma Gaussian subtraction से effective edge detection। यह SIFT में भी उपयोग होता है।

Canny Edge Detector (Gold Standard)

Canny सबसे लोकप्रिय और reliable edge detector है। इसके पाँच stages होते हैं:

1. Gaussian smoothing (noise reduction)
2. Gradient magnitude computation
3. Non-maximum suppression (thin edges)
4. Double thresholding (strong/weak edges)
5. Hysteresis edge tracking (connected real edges)

Canny Advantages:

• Low error rate
• Good localization
• Single-pixel wide edges

Boundary Extraction

Segmentation के बाद boundary extraction object outline को निकालने का महत्वपूर्ण कार्य है।

Methods:

• Contour tracing (Moore-neighborhood)
• Chain codes (Freeman chain code)
• Active contours (Snakes)
• Level sets — topological flexibility
• Graph-based boundary detection

Active Contours (Snakes)

Energy-based curves जो object boundaries पर settle हो जाती हैं। Internal energy = curve smoothness, External energy = image forces (gradient magnitude).

Level Sets

Boundary evolution PDE-based technique; complex shapes और topology changes में useful।

Edge Linking and Boundary Formation

Edges detect करने के बाद उन्हें meaningful boundaries में जोड़ना आवश्यक है।

• Gradient direction consistency
• Proximity analysis
• Hysteresis thresholding (Canny)
• Graph traversal for edge chains

Noise, Illumination & Real Challenges

• Noise → false edges
• Low contrast → weak edges
• Non-uniform illumination → missing boundaries
• Over-smoothing → detail loss

Applications

• Medical — organ/tumor boundary detection
• Autonomous driving — lane detection
• Satellite imaging — coastline & region boundaries
• Robotics — object shape estimation
• OCR — character boundary refinement
• Industrial inspection — defect boundary detection

निष्कर्ष

Edges और boundaries computer vision की backbone हैं। Gradient-based (Sobel, Prewitt), second-derivative आधारित (Laplacian, LoG), और advanced (Canny, snakes, level sets) techniques मिलकर image structure को reveal करने में मदद करती हैं। Robotics और automation systems में reliable edge/boundary extraction real-world decision making को सटीक और robust बनाता है।