Bu çalışmada, hesaplama zamanını azaltmak ve çok seviyeli eşikleme performansını geliştirmek için PSO yönteminin hızlı yakınsama oranı dikkate alınarak iki boyutlu yerel olmayan histograma dayalı çok seviyeli bir eşikleme yöntemi (2DYOH-PSO) önerilmiştir. Önerilen 2DYOH-PSO yöntemi iki boyutlu Renyi'nin entropisine dayalı eşikleme yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalışmalar, Berkeley- Benchmark veri setindeki 300 görüntü için farklı seviyeli eşik değerleri dikkate alınarak yapılmıştır. Var olan 5 farklı eşik belirleme yöntemi (Diferansiyel Gelişim, Yapay Arı Algoritması, Yer Çekimi Arma Algoritması, Kbest Yer Çekimi Arma Algoritması, Kaotik Kbest Yer Çekimi Arma Algoritması) ile karşılaştırılarak, önerilen 2DYOH-PSO yönteminin performansı değerlendirilmiştir. 2DYOH-PSO yönteminin başarımı 12 farklı performans değerlendirme endeksi kullanılarak belirlenmiştir. 2DYOH-PSO ile 3 seviyeli eşikleme işlemi gerçekleştirildiği durumda, mevcut 5 farklı yöntem ile 12 performans değerlendirme indeksi bakımından yapılan bölütleme işlemlerinin başarımları BDE'de %2,63 oranında, PRI'de %0,83 oranında SSIM'de %15,5 oranında, RMSE'de %13,2 oranında, PSNR'de %8,63, CC'de %35 oranında, AD'de %13,9 oranında, MD'de %14,75 oranında, NAE %10 oranında iyileşme sağlanmıştır. 2DYOH-PSO ile 5 seviyeli eşikleme işlemi gerçekleştirildiği durumda ise Berkeley-Benchmark veri setindeki görüntülerin bölütlenmesinde ki başarımın BDE'de %1, VOI'de %1,4, SSIM'de %1,3, FSIM'de %0,66, RMSE'de %0,46, PSNR'de %0,46, CC'de %21,69, AD'de %0,84 oranında iyileştiği deneysel sonuçlar ile gösterilmiştir. [ABSTRACT FROM AUTHOR]