İmge Eşikleme Yöntemlerinin Başarım Değerlendirmesi Ve Tahribatsız Muayenede Kullanımı

Abstract

Bu çalışmada, imge eşikleme konusunda geniş kapsamlı bir alan çalışması gerçekleştirilerek eşikleme yöntemlerinin altında yatan temelleri açıklayıcı bilgiler verilmekte, kullanılan bilginin cinsine göre yöntemlerin altı ana grupta incelenmesi sağlanarak, yöntemler tek bir notasyon altında toplanmaktadır. Ayrıca dinamik değişinti işlevinin dönüm noktalarını göz önüne alan bir ikili ve bir çoklu eşikleme yöntemi ile teknik yazındaki histogramın ardışıl olarak bölünmesine dayalı bir çoklu eşikleme yönteminde iki farklı iyileştirme önerilmektedir. Çalışma kapsamında parlak yüzeylerin kalite kontrolüne yönelik bir aydınlatma ve imge elde etme düzeneği de önerilmiş bulunmaktadır. İncelenen eşikleme yöntemleri OTİMEÇ olarak adlandırılan Otomatik İmge Eşikleme Çatısı yazılımında bir araya getirilerek eşikleme sonuçlarının görsel ve nicel başarım değerlendirmesine yönelik bir ortam elde edilmiş bulunmaktadır. Eşiklenmiş imgelerin başarım değerlendirmesi amacıyla teknik yazında bulunan yöntemlerden yararlanılarak ikili ve çoklu eşikleme sonuçlarının değerlendirmesine yönelik birer ölçüt tanımlanmış ve bu ölçütler yardımıyla örnek imge kümesi üzerinde yöntemlerin nicel başarım sıralaması elde edilmiştir. Çalışma kapsamında önerilen ikili eşikleme yöntemi ve çoklu eşikleme yöntemlerinden bir tanesinin başarım değerlendirmesi sonucunda örnek imge kümesi üzerinde başarımı en yüksek yöntemler olarak elde edildiği gözlenmiştir.

In this study, an extensive survey, which provides the underlying basis of image thresholding methods, has been carried out. These methods have been constructed into a unique notation by dividing them into six main groups in terms of the type of information used in each method. In addition, two novel algorithms have been proposed. The first one enhances an iterative histogram partition based method while the second one considers the extreme points of dynamic variance function. In this study, lighting and an image acquisition technique for quality inspection of reflective surfaces has also been proposed. To demonstrate the findings, a software called OTIMEC (Automated Image Thresholding Framework) has been developed to implement these revised thresholding methods. This software provides a platform that enables the user to evaluate the results of the methods in terms of both qualitative (visual) and quantitative measures. Two new criteria that assess both bilevel and multilevel thresholding methods have also been developed and evaluated using a number of test images. The results have shown that the proposed two methods have produced the best scores using the proposed evaluation criteria.