Görüntü işleme yöntemi kullanılarak arkeolojik bulgular üzerinde pişme seviye tespiti

Abstract

Arkeoloji biliminde kazılar sonucunda elde edilen testilerin içerisinde saklanan maddelerin tahmini, o dönemde yaşamış insanların yaşam biçimleri, testinin bulunduğu dönemin iklim koşulları gibi birçok konu hakkında bilgi vermektedir. Testi içerisinde saklanan maddenin tahmini için bize en çok yardım eden bilgi ise bulunan testinin pişme seviyesidir. Klasik yöntemlerde tespit için sıklıkla uzman tecrübesinden yararlanılmaktadır. Dolayısıyla bu yöntemin düşük güvenilirlik, düşük verimlilik ve büyük miktarda öznellik gibi eksiklikleri bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında arkeolojik kazılar sonucunda elde edilmiş testi parçaları üzerinde çeşitli görüntü işleme teknikleri kullanılarak testilerin kırık parçalarının renk farklılıklarını tespit edelmesini sağlayan ve daha sonrasında testileri belirli sınıflara ayıran bir yazılım geliştirilmiştir. Tez kapsamında hazırlanan yazılım ile kırık testi parçaları üzerinde istenilen alanı kullanabilmek için kullanıcının görüntüler üzerinde özgürce çizim yapmasına olanak sağlayan bir arayüz geliştirilmiştir. İlgi bölgesi adı verilen bu yeni görseller üzerinde renk uzayı dönüşümü yapılmış ve test parçalarının farklı ışıklandırmalar altında kaydedilmesi nedeniyle oluşabilecek renk farklılıkları ortadan kaldırılmıştır. K-means kümeleme algoritması kullanılarak, ilgi bölgesi hazırlanan görseller üzerinde bulunan her pikselin renk değerleri incelenerek renk kümeleri oluşturulmuştur. Her pikselin hangi kümeye ait olduğunun tespiti sonrasında tüm piksellerin sekiz komşu pikseli ile karşılaştırılmasını sağlayan bir döngü geliştirilmiştir. Çalışmalar sonucunda komşu pikselleri ile farklı bir kümeye ait olan piksel sayısı değeri yüksek olan testilerin genelde pişme seviyesi yüksek olan testiler olduğu görülmüştür. Elde edilen sonuçlar ve uzman görüşleri kullanılarak bir eğitim seti oluşturulmuştur. Sınıflandırma yöntemlerinden karar ağacı algoritması kullanılmış, oluşturulan eğitim ve test veri setleri ile testilerin uygun sınıfa aktarılması hedeflenmiştir. Yapılan çalışma sonucunda geliştirilen yazılım ile testiler üzerinde pişme seviyesi tespitinde 78,57% gibi bir başarı oranı elde edildiği gösterilmiştir.Determination of the material stored in archeological artifacts provides information on lifestyles and climate conditions of the period to which they belong. The level of baking of a container provides the most valuable piece of information about what was stored in it. Traditionally, expert opinion has been the most common way of this determination, often leading to low reliability and subjectiveness. In the present study, software has been developed to apply image processing techniques on archeological findings to classify them according to their level of baking. A user interface allowing freehand definition of a region of interest (RoI) has been developed. On the RoI, colour space transformation has been applied to overcome deviations that may arise due to pictures taken under different lighting conditions. Colour K-means algorithm is used for clustering pixels in the RoI. Based on experts' evaluations, it has been observed that samples with a high number of pixels in different clusters with neighbouring pixels have a high level of baking. A training set of samples thus prepared has been used to apply a decision tree algorithm on test data, achieving an accuracy level of 78,57%.