> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.augelab.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.augelab.com/arabic/alblwkat-alwzyfyh/blocks-reference/image-transformations/transformation-filters/mean-shift-filtering.md).

# Mean Shift Filtering

تقوم هذه الدالة بتطبيق Mean Shift Filtering على الصور ذات النظام اللوني RGB لتنعيم المناطق اللونية مع الحفاظ على الحواف. مفيدة لإزالة الضوضاء، تجزئة الألوان، وتحضير الصور لتحليل الحدود أو الكتل (blob analysis).

## 📥 Inputs

`ImageRGB` — صورة RGB الأساسية التي سيتم معالجتها.\
(المقبس هنا هو مقبس إدخال)

## 📤 Outputs

`ImageRGB` — صورة RGB بعد التصفية (نفس نوع الإدخال).\
(المقبس هنا هو مقبس إخراج)

## 🕹️ Controls

`Spatial Radius` — شريط تحكم يحدد الحي المكاني المستخدم في التصفية (قيمة أصغر = الحفاظ على تفاصيل أدق).\
النطاق: 1 — 3

`Color Window Radius` — شريط تحكم يضبط نافذة تشابه الألوان (قيمة أكبر = تنعيم لوني أقوى).\
النطاق: 20 — 100

`Maximum Level Radius` — شريط تحكم يحدد عدد مستويات الهرم المستخدمة داخليًا (القيم الأعلى = تنعيم أكثر قوة لكن أبطأ).\
النطاق: 1 — 5

## ⚙️ Running mechanism

عند استلام هذا البلوك لصورة عبر مدخل `ImageRGB`، يطبق مرشح الـ mean shift باستخدام القيم المحددة على الأشرطة الثلاثة ويخرج الصورة المعالجة عبر مخرج `ImageRGB`. أي تغيّر في أي شريط سيؤثر عند التقييم التالي، لذا يمكنك ضبط المعلمات تفاعليًا أثناء معاينة النتائج.

## ✨ Features

* ينعم المناطق اللونية مع إبقاء حواف الكائنات حادة.
* يقلّل الضوضاء والتفاصيل النسيجية الصغيرة، مما يسهل التجزئة واكتشاف الأشكال.
* إمكانية ضبط المعلمات في الوقت الحقيقي عبر الأشرطة لتجارب سريعة.

## 📝 Usage recommendations

1. أدخل صورة RGB إلى مدخل `ImageRGB`.
2. عدّل `Spatial Radius` للتحكم بمدى التنعيم المكاني المحلي.
3. قم بزيادة `Color Window Radius` لدمج الألوان المتشابهة إلى مناطق متجانسة أكبر.
4. استخدم `Maximum Level Radius` بحذر — القيم الأعلى تزيد زمن المعالجة.
5. عاين النتيجة من مخرج `ImageRGB` في بلوك المعاينة أو عارض الصور.

## 💡 Tips and Tricks

* إذا كانت الصورة كبيرة جدًا والمعالجة بطيئة، ضع `Image Resizer` قبل هذا البلوك لتقليل أبعاد الصورة وتسريع المعالجة.
* لمدخلات صاخبة، فكّر في تمرير صورة خفيفة عبر `Blur` قبل mean shift لإزالة ضوضاء الحساس دون فقدان الحواف المهمة.
* بعد mean shift، استخدم `Find Contour` أو `Blob Detector` لاستخراج أشكال كائنات نظيفة من المناطق الملونة المموهة.
* للتركيز على منطقة محددة، اقطع أولًا باستخدام `Image ROI Select` ومرّر الصورة المقتطعة إلى هذا البلوك.
* استخدم `HSV Filter` أو `Color Quantizer and Clustering` بعد mean shift لتحسين التجزئة القائمة على اللون.
* عاين النتائج مع `Show Image` واحفظ الإطارات المهمة باستخدام `Image Logger` أو `Image Write`.

(التلميحات أعلاه تشير إلى بلوكات مساعدة متوفرة في النظام)

## 🛠️ Troubleshooting

* أداء بطيء: قلّل `Color Window Radius` أو `Maximum Level Radius`، أو قلّل حجم الصورة عبر `Image Resizer`.
* تفاصيل مفرطة في التنعيم: قلّل `Color Window Radius` و/أو `Spatial Radius` للحفاظ على ميزات أدق.
* تجزئة غير متساوية عند تغير الإضاءة: جرّب الجمع مع `HSV Filter` أو ضبط إعدادات الالتقاط قبل المعالجة.
* ألوان أو شوائب غير متوقعة: تصفح الخطوات الوسيطة باستخدام `Show Image` للتحقق من المدخلات وفكّر في استخدام `Blur` أو تقنيات إزالة الضوضاء upstream.