Giriş | English

Yüksek Lisans > Fen Bilimleri Enstitüsü > Elektrik-elektronik Müh. (y.l.) > MATLAB İLE SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
MATLAB İLE SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME İkinci düzey BMM 512 2 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin tanımı
Ön koşul dersleri -
Eğitimin dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. SEMRA İÇER
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı DOÇ. DR. SEMRA İÇER
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı -
Dersin veriliş şekli Teorik-Matlab Uygulamalı
Dersin amacı Tıbbi Görüntü İşleme teknikleri ve Matlab uygulamalarının öğretilmesi
Dersin tanımı -

Dersin içeriği
1- Dijital Görüntünün Temelleri, Resim formatları bilgisi, Renkli görüntü temelleri
2- Noktasal görüntü işleme teknikleri
3- Bölgesel işlemler, Lineer ve lineer olmayan görüntü filtreleri
4- Görüntü geliştirme teknikleri (Histogram, Histogram eşitleme)
5- Maske işleme teknikleri
6- Morfolojik işlemler
7- Ara sınav
8- Kenar sezme algoritmaları, sınır belirleme
9- Görüntü segmentasyonu
10- Görüntünün iki boyutlu Fourier Transformasyonu
11- Görüntü istatistiksel hesaplamalar, özellik çıkarma
12- Matlab Uygulamaları
13- Matlab Uygulamaları
14- Matlab Uygulamaları
15-
16-
17-
18-
19-
20-

Dersin öğrenme çıktıları
1- Genel görüntü işleme metodlarının öğrenilmesi.
2- Görüntüleme geliştirme tekniklerinin öğrenilmesi.
3- Görüntü işleme problemlerinin çözümü için yöntemler önerebilme.
4- ---
5- ---
6- ---
7-
8-
9-
10-

*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
1- Elektrik-elektronik mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisine sahip olur.
2- Sınırlı verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle aynı veya farklı disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisine sahip olur.
3- Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisine sahip olur.
4- Analitik, modelleme ve deneysel esaslı süreçleri tasarlama ve uygulama becerisi kazanır ve bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisine sahip olur.
5- Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur ve gerektiğinde bunları kullanma becerisi kazanır.
6- Verilerin toplanması ve yorumlanması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
7- Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisine sahip olur.
8-
9-
10-
11-
12-
13-
14-
15-
16-
17-
18-
19-
20-
21-
22-
23-
24-
25-
26-
27-
28-
29-
30-
31-
32-
33-
34-
35-
36-
37-
38-
39-
40-
41-
42-
43-
44-
45-
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan öğretim faaliyetleri, öğretme metodları ve AKTS iş yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 2 28
Ödevler 2 15 30
Sunum / Seminer hazırlama 2 12 24
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 20 20
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 20 20
Yarıyıl sonu sınavı 1 3 3
Araştırma 4 4 16
Toplam iş yükü     185
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 50
Kısa sınav 0 0
Ödev 2 50
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
Ders kitabı -
Yardımcı Kaynaklar Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins, Digital Image Processing using Matlab, Pearson, Prentice hall, 2004.

Ders ile ilgili dosyalar