|
Ön koşul dersleri
|
yok
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
yok
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
Yok
|
|
Dersin veriliş şekli
|
Yüz yüze
|
|
Dersin amacı
|
Temel konuların ve sayısal resimlerden bilgi elde etmek için kullanılan tekniklerin öğrenilmesi. Resimlerden çeşitli uygulamalar için gerekli olan temel özellikleri (kenar, bölge, vs.) hesaplamak için kullanılan yaygın metotların bilinmesi ve uygulanması. Dizi resim analizi gibi yüksek seviyeli deneysel resim analizi tekniklerinin ve özel bir uygulama için başarılı bir sistem tasarlayabilmek için gerekli temel kavram ve teknikleri n öğrenilmesi.
|
|
Dersin tanımı
|
Görüntü işleme ve bilgisayar görme sahası oldukça hızlı bir şekilde büyümektedir. Sahadaki bu büyüme, kavramların ve tekniklerin hem derinliğine hem de genişliğine olmaktadır. Bu teknikler, tıbbi resim işleme, uzaktan algılama, endüstriyel teftiş, doküman inceleme, nano teknoloji ve çokluortam veritabanı uygulamaları gibi bir çok sahada uygulama alanı bulmaktadır.
Bu derste, görüntü işleme ve bilgisayar görme temel ve ileri tekniklerinin verilmesi hedeflenmiştir. Bu ders, dizi resim analizi gibi yüksek seviyeli deneysel resim analizi tekniklerini de ihtiva etmektedir. Çeşitli pratik uygulamalar için gerekli olan algoritmalar detaylı olarak bahsedilmektedir. Gelişen birçok sahada olduğu gibi, görüntü işleme ve bilgisayar görme hemen hepsi bilgisayar görü sistem tasarımcılarının herhangi bir özel uygulaması için uygun olmayabilir. Dolayısıyla bilgisayar görme tasarımcısı, özel bir uygulama için başarılı bir sistem tasarlayabilmek için temel kavram ve teknikleri bilmek zorundadır
|
|
1- |
Görüntü işleme ve bilgisayar görmeye giriş, görüntü işleme örnekleri, görüntü elde etme, örnekleme ve kuantalama
|
|
2- |
Aydınlatma ve sensörler, görüntülerin algılanması ve temsil edilmesi
|
|
3- |
Aydınlatma ve sensörler, görüntülerin algılanması ve temsil edilmesi
|
|
4- |
Görüntü işlemenin temelleri, temel görüntü işleme operasyonları
|
|
5- |
Görüntü işlemenin temelleri, temel görüntü işleme operasyonları
|
|
6- |
Eşikleme teknikleri
|
|
7- |
Renkli resim işleme
|
|
8- |
Renkli resim işleme
|
|
9- |
Resim bölütleme teknikleri
|
|
10- |
Resim bölütleme teknikleri
|
|
11- |
Resim sıkıştırma teknikleri
|
|
12- |
Resim sıkıştırma teknikleri
|
|
13- |
Morfolojik resim işleme teknikleri ve hareketli nesnelerin hız ve pozisyon hesapları
|
|
14- |
Hareketli nesnelerin hız ve pozisyon hesapları
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
|
|
2- |
Mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
|
|
3- |
Görüntü işleme tekniklerini öğrenme
|
|
4- |
Görüntü işleme tekniklerinin uygulamalarını öğrenme
|
|
5- |
Bilgisayarla görme uygulamaları geliştirme
|
|
6- |
görüntü işleme kavramlarını öğrenme
|
|
7- |
|
|
8- |
|
|
9- |
|
|
10- |
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
Matematik, fen ve Mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
|
|
|
2- |
Deney tasarlama ve yapma ile deney sonuçlarını yorumlama becerisi
|
|
|
3- |
İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarımlama
|
|
|
4- |
Disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
|
|
|
5- |
Mühendislik problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
|
|
|
6- |
Mesleki ve etik sorumluluk bilinci
|
|
|
7- |
Mühendislik çözümlerinin evrensel ve toplumsal boyutlarda etkinliklerini anlamak için gerekli genişlikte eğitim
|
|
|
8- |
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci
|
|
|
9- |
Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisi
|
|
|
10- |
Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi
|
|
|
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
|
3
|
42
|
|
Ödevler
|
3
|
10
|
30
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
1
|
10
|
10
|
|
Kısa sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
1
|
20
|
20
|
|
Ara sınavlar
|
1
|
3
|
3
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
1
|
5
|
5
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
1
|
30
|
30
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
1
|
3
|
3
|
|
Araştırma
|
0
|
0
|
0
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
185
|
|
AKTS
|
|
|
7.50
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
1
|
40
|
|
Kısa sınav
|
0
|
0
|
|
Ödev
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl içi toplam
|
|
40
|
|
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı
|
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı
|
|
60
|
|
Genel toplam
|
|
60
|
|
Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
|
|
Ders kitabı
|
• R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, Addison-Wesley Pub. Co., New York, (2nd edition) 2002.
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
Anil K. Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, 1989.
• Low, A. Introductory Computer Vision and Image Processing. McGraw-hill, 1991
|
|