@article{article_789534, title={Görüntü İkileştirme için Global Eşikleme Yöntemleri Üzerine Bir İnceleme}, journal={Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi}, volume={2}, pages={38–49}, year={2020}, DOI={10.46387/bjesr.789534}, author={Elen, Abdullah}, keywords={Görüntü işleme, Global eşikleme, İkileştirme}, abstract={Görüntü işlemede en temel konulardan biri eşikleme yöntemidir. Bu yöntem, yaygın olarak gri tonlamalı görüntülerdeki farklı homojenliğe sahip bölgelerin bölütlenmesinde kullanılmakla birlikte renkli görüntülerin bölütlenmesi için de tercih edilir. Bu çalışmada, gri ölçekli görüntüler üzerinde global eşikleme yapabilen 14 farklı algoritma; kümeleme tabanlı, entropi tabanlı, şekil tabanlı ve öznitelik benzerliğine dayalı olmak üzere kategorize edilmiş ve detaylı olarak incelenmiştir. Algoritmaların performansını test etmek için 15 farklı görüntüden oluşan bir veri seti hazırlanmıştır. Bu görüntüler için dört uzman tarafından el yordamıyla eşik değeri belirlenmiş ve ortalama değeri alınarak referans ikili görüntüler elde edilmiştir. Buna göre her bir algoritmanın ürettiği ikili görüntüler, Jaccard Index yöntemiyle referans görüntülere olan benzerlik oranları incelenmiştir. Deneysel çalışmalarda, elde edilen benzerlik oranı ortalamasına göre en yüksek skor yaklaşık %95 ile IsoData ve Otsu algoritmalarına ait olduğu görülmüştür.}, number={2}, publisher={Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi}