Otsu Thresholding nedir?

Otsu Eşikleme (Thresholding) Nedir?

Dijital görüntü işlemede, bir görüntüyü iki farklı kategoriye ayırmak istediğimizde, yani arka planı ve ön planı net bir şekilde ayırmak istediğimizde eşikleme denen bir yöntem kullanırız. Otsu eşikleme ise bu ayırma işlemini en optimal şekilde yapmayı amaçlayan otomatik bir algoritmadır. Yani, senin için en uygun eşik değerini kendisi bulur.

Bu algoritmanın temel mantığı, görüntünün piksel yoğunluk dağılımına bakar. Görüntüdeki tüm piksellerin hangi yoğunluk değerlerinde (genellikle 0-255 arası gri tonları) ne kadar bulunduğunu analiz eder. Otsu, bu yoğunluk dağılımını iki farklı gruba (örneğin, arka plan ve ön plan) ayıracak en iyi eşik değerini bulmaya çalışır. Peki, "en iyi" derken neyi kastediyoruz? En iyi, bu iki grubun kendi içlerindeki varyanslarının en az, gruplar arasındaki varyanslarının ise en fazla olduğu eşik değeridir.

Otsu Nasıl Çalışır? (Biraz Teknik Detay)

Otsu algoritması, tüm olası eşik değerlerini (0'dan 255'e kadar) deneyerek, her bir eşik değeri için iki grubun (arka plan ve ön plan) sınıflar içi varyansını hesaplar. Sınıflar içi varyans, her bir grubun ortalamasından ne kadar saptığının bir ölçüsüdür. Algoritma, bu sınıflar içi varyansın minimum olduğu eşik değerini seçer. Matematiksel olarak bu, sınıflar arası varyansın maksimize edilmesi ile aynı anlama gelir.

Deneyimlerime göre, bu algoritmanın başarısı büyük ölçüde görüntünün piksel yoğunluk dağılımının çift modlu (bimodal) olmasına bağlıdır. Yani, görüntüde belirgin bir arka plan ve belirgin bir ön plan varsa, Otsu harika sonuçlar verir. Ancak görüntüdeki yoğunluk dağılımı çok homojense veya birden fazla belirgin tepe noktası varsa, Otsu tek başına yeterli olmayabilir.

Neden Otsu Eşikleme Kullanmalısın?

• Otomatiklik: En büyük avantajı budur. Manuel olarak bir eşik değeri belirlemek yerine, algoritma bunu senin için yapar. Bu, özellikle çok sayıda görüntü işlerken sana ciddi zaman kazandırır. Bir görüntüyü 128 eşiğiyle denemek yerine, Otsu senin için en uygun değeri bulur.
• Basitlik ve Hız: Uygulaması oldukça basittir ve çoğu görüntü işleme kütüphanesinde standart bir fonksiyondur. Hızlı çalıştığı için gerçek zamanlı uygulamalarda bile kullanılabilir.
• Temiz Segmentasyon: İyi koşullarda, Otsu eşikleme, ön plan ve arka planı oldukça temiz bir şekilde ayırarak ikili (binary) bir görüntü oluşturur. Bu, sonraki analizler için çok önemlidir.

Pratik İpuçları ve Öneriler

Otsu eşiklemeyi kullanırken dikkat etmen gereken birkaç nokta var:

• Ön İşleme: Otsu'nun performansını artırmak için çoğu zaman görüntüye ön işleme adımları uygulamak gerekir. Örneğin, görüntüyü bulanıklaştırmak (blurring), gürültüyü azaltarak piksel yoğunluk dağılımını daha pürüzsüz hale getirir ve Otsu'nun daha doğru bir eşik bulmasına yardımcı olur. Gaussian blur veya Median blur gibi yöntemler işe yarayabilir.
• Gri Tonlamaya Dönüştürme: Otsu eşikleme genellikle gri tonlamalı görüntüler üzerinde çalışır. Eğer renkli bir görüntün varsa, önce onu gri tonlamaya dönüştürmen gerekir. RGB'den griye dönüştürmenin farklı yöntemleri vardır (örneğin, luminance formülü: 0.299R + 0.587G + 0.114*B).
• Görüntü Bimodal Değilse: Eğer görüntünün piksel yoğunluk histogramı belirgin bir şekilde çift modlu değilse, Otsu tek başına yetersiz kalabilir. Bu durumlarda, Otsu'yu adaptif eşikleme gibi daha gelişmiş yöntemlerle birleştirmeyi düşünebilirsin. Adaptif eşikleme, görüntünün farklı bölgeleri için farklı eşik değerleri hesaplar.
• Test Etmekten Çekinme: Her görüntü farklıdır. Bir algoritmanın çalıştığını görmek için birkaç farklı görüntü üzerinde deneyerek sonuçları karşılaştırmak en iyisidir. Eğer aldığın sonuçlar istediğin gibi değilse, ön işleme adımlarını veya eşikleme parametrelerini (varsa) ayarlamayı dene.

Özetle, Otsu eşikleme, görüntüdeki nesneleri arka plandan ayırmak için güçlü ve otomatik bir araçtır. Görüntüyü iyice analiz ederek ve gerekirse küçük ön işlemelerle destekleyerek harika sonuçlar alabilirsin.