Ana içeriğe atla

Ders Detayı

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
GÖRÜNTÜ İŞLEMEYE GİRİŞ-Bahar Dönemi3+036
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Bahadır Kürşat GÜNTÜRK
Dersi VerenlerProf.Dr. Bahadır Kürşat GÜNTÜRK
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBu dersin amacı sayısal görüntü işleme tekniklerini değerlendirmektir.
Dersin İçeriğiBu ders; 1. Görüntü özellikleri,2. Matematiksel altyapı,3. Filtreleme,4. Görüntü iyileştirme,5. İnsan görme sistemi ve renk,6. Görüntü onarma (Fourier sahası teknikleri),7. Görüntü onarma (Piksel sahası teknikleri),8. Kesimleme (Temel metodlar),9. Morfoloji,10. Görüntü sıkıştırma,11. Video sıkıştırma,12. Hareket kestirme (Temel metodlar),13. Hareket kestirme (İleri metodlar),14. Süper-çözünürlüklü görüntüleme; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
1. Sayısal görüntüyü, görüntü kaydını ve temsilini tanımlar.12, 14, 16, 21, 6, 9A, E
2. Çeşitli görüntü işleme tekniklerini uygular, değerlendirir, ve karşılaştırır.12, 14, 16, 21, 6, 9A, E
3. Yeni görüntü işleme algoritmaları geliştirir.12, 14, 17, 21, 9E
Öğretim Yöntemleri:12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 17: Deney yapma Tekniği, 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
11. Görüntü özellikleri
22. Matematiksel altyapı
33. Filtreleme
44. Görüntü iyileştirme
55. İnsan görme sistemi ve renk
66. Görüntü onarma (Fourier sahası teknikleri)
77. Görüntü onarma (Piksel sahası teknikleri)
88. Kesimleme (Temel metodlar)
99. Morfoloji
1010. Görüntü sıkıştırma
1111. Video sıkıştırma
1212. Hareket kestirme (Temel metodlar)
1313. Hareket kestirme (İleri metodlar)
1414. Süper-çözünürlüklü görüntüleme
Kaynak
Sonka, Hlavac, and Boyle. “Image Processing, Analysis, and Machine Vision.” Cengage Learning, 4th edition.

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
1. Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi
2
2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
3
3. Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi
4
4. Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi
5
5. Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi
6
6. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi
7
7. Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi
8
8. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi
9
9. Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi
10
10. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi
11
11. Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 30
Genel Sınavın Başarıya Oranı 70
Toplam 100
AKTS / İşyükü Tablosu
EtkinlikSayıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Saati14342
Rehberli Problem Çözme030
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi13030
Okul Dışı Diğer Faaliyetler000
Proje Sunumu / Seminer000
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı000
Ara Sınav ve Hazırlığı13232
Genel Sınav ve Hazırlığı13232
Performans Görevi, Bakım Planı000
Toplam İş Yükü (Saat)136
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(136/30)5
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.

Dersin Detaylı Bilgileri

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
GÖRÜNTÜ İŞLEMEYE GİRİŞ-Bahar Dönemi3+036
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Bahadır Kürşat GÜNTÜRK
Dersi VerenlerProf.Dr. Bahadır Kürşat GÜNTÜRK
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBu dersin amacı sayısal görüntü işleme tekniklerini değerlendirmektir.
Dersin İçeriğiBu ders; 1. Görüntü özellikleri,2. Matematiksel altyapı,3. Filtreleme,4. Görüntü iyileştirme,5. İnsan görme sistemi ve renk,6. Görüntü onarma (Fourier sahası teknikleri),7. Görüntü onarma (Piksel sahası teknikleri),8. Kesimleme (Temel metodlar),9. Morfoloji,10. Görüntü sıkıştırma,11. Video sıkıştırma,12. Hareket kestirme (Temel metodlar),13. Hareket kestirme (İleri metodlar),14. Süper-çözünürlüklü görüntüleme; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
1. Sayısal görüntüyü, görüntü kaydını ve temsilini tanımlar.12, 14, 16, 21, 6, 9A, E
2. Çeşitli görüntü işleme tekniklerini uygular, değerlendirir, ve karşılaştırır.12, 14, 16, 21, 6, 9A, E
3. Yeni görüntü işleme algoritmaları geliştirir.12, 14, 17, 21, 9E
Öğretim Yöntemleri:12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 17: Deney yapma Tekniği, 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
11. Görüntü özellikleri
22. Matematiksel altyapı
33. Filtreleme
44. Görüntü iyileştirme
55. İnsan görme sistemi ve renk
66. Görüntü onarma (Fourier sahası teknikleri)
77. Görüntü onarma (Piksel sahası teknikleri)
88. Kesimleme (Temel metodlar)
99. Morfoloji
1010. Görüntü sıkıştırma
1111. Video sıkıştırma
1212. Hareket kestirme (Temel metodlar)
1313. Hareket kestirme (İleri metodlar)
1414. Süper-çözünürlüklü görüntüleme
Kaynak
Sonka, Hlavac, and Boyle. “Image Processing, Analysis, and Machine Vision.” Cengage Learning, 4th edition.

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
1. Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi
2
2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
3
3. Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi
4
4. Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi
5
5. Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi
6
6. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi
7
7. Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi
8
8. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi
9
9. Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi
10
10. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi
11
11. Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 30
Genel Sınavın Başarıya Oranı 70
Toplam 100

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu

Ekleme Tarihi: 06/07/2022 - 16:45Son Güncelleme Tarihi: 09/10/2023 - 10:50