Demirci, RecepTanyeri, UfukKılıçaslan, Mahmut2023-04-102023-04-1020202148-2446http://doi.org/10.29130/dubited.643351https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/390299https://hdl.handle.net/20.500.12684/11609Sayısal görüntülerden oluşan bir veri tabanından sorgulanan bir görüntünün aynısının veya benzerleriningetirilmesi süreci görüntü erişimi olarak tanımlanır. Her ne kadar sayısal görüntü piksellerden oluşuyor olsa dasorgulama piksel düzeyinde değil, sayısal görüntüleri temsil eden vektörler düzeyinde yapılmaktadır. Görüntülerinvektörler ile temsil edilmesi özellik çıkarma süreci olarak adlandırılır ve içerik tabanlı görüntü erişiminin (İTGE)en önemli aşamasıdır. Özellik vektörünün temsil kabiliyetinin düşük olması sistemin performansının da düşükolması demektir. Gri ölçekli görüntülerin histogramları en tipik özellik vektörleridir. Diğer taraftan renkligörüntülerde üç ayrı kanal mevcut olduğundan, görüntüyü temsil edebilecek histogram üç boyutlu bir dizioluşturur ki bu durum sistemin hesap maliyetini oldukça artıracaktır. Bu nedenle araştırmacılar renkligörüntülerdeki renk sayısını azaltma veya renk indirgeme yaklaşımını tercih etmişlerdir. Vektör kuantalama olarakadlandırılan renk indirgeme sürecinde ise her zaman aynı sonucu üretmek mümkün olmamıştır. Bunun nedeni isebazı algoritmaların başlangıçta rastgele üretilen renk vektörleri ile çözüm aramalarıdır. Linde-Buzo-Gray (LBG),K-ortalamalar ve bulanık c-ortalamalar algoritmaları bu tür çözüm yaklaşımlarına tipik örneklerdir. Bu çalışmadatekrarlı ortalama tabanlı renk indirgeme yaklaşımı kullanılarak yeni bir görüntü erişim metodu önerilmiştir.Önerilen stratejide, öncelikle her bir renk kanalının histogramı üzerinden tekrarlı bir şekilde ortalamalarhesaplanmış ve çok seviyeli eşikler elde edilmiştir. Elde edilen eşikler kullanılarak RGB renk uzayı alt prizmalarşeklinde dilimlenmiştir. Oluşan alt prizmalar içinde kalan pikseller aynı sınıfa atanmış ve ilgili sınıftaki piksellerinortalamaları kullanılarak renk indirgemesi yapılmıştır. Sınıf indisleri ve ilgili sınıflara tahsis edilen piksel sayılarıyardımıyla tek boyutlu histogram elde edilmiştir. Son aşamada ise elde edilen sınıf tabanlı histogram özellikvektörü olarak atanmış ve içerik tabanlı görüntü erişimi gerçekleştirilmiştir. Önerilen algoritma ve LBGalgoritması ile sonuçlar alınmış ve karşılaştırmalar yapılmıştır.tr10.29130/dubited.643351info:eu-repo/semantics/openAccessArticle8110421057390299