Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
BİLGİSAYAR GÖRÜ	Birinci Düzey	BS 420	Seçmeli	7	3.00	3.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Yok
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	Yok
Dersin Veriliş Şekli	Yüz Yüze
Dersin Amacı	Bu dersin başarı ile tamamlanması sonucunda öğrenciler: • Resim modelleri ve onlların nasıl üretildikleri, • Lineer sistem modelleme ve lineer ve lineer olmayan filitrelerin uygulamaları, • Kenar tespit algoritmalarının tasarın-m ve uygulamaları, • Doku modellemenin temelleri ve doku sınıflandırma algoritmaları, • Nesne hareketler tahmininin temelleri ve optik akış tahmini algoritmalarının uygulamaları, • Resim bölütleme ve gruplamanın önemi ve problemleri ve bunlarla ilgili temel algoritmaların uygulaması • Resimlerdeki nesnelerin tanınması ve temel şablon karşılaştırma algoritmalarının uygulamaları konuları hakkında bilgi sahibi olacaklardır.
Dersin Tanımı	Bu ders, görüntü işleme ve bilgisayar görme için geliştirilmiş yeni teknikler hakkında bilgi vermektedir. Ders genel olarak: geometrik transformlar, ayrık transformlar, gürültü, filtre tasarımı, gürültü temizleme, görüntü restorasyonu, kenar tespit teknikleri, nesne özellikleri elde etme ve analizleri, resim analizi, bölge, hat ve hareket temelli resim bölütleme konularını ihtiva etmektedir.

Dersin İçeriği

1	Geometrik transformlar
2	Ayrık transformlar
3	Ayrık transformlar
4	Gürültü, filtre tasarımı, gürültü temizleme
5	Görüntü restorasyonu
6	Görüntü restorasyonu
7	Kenar tespit teknikleri
8	Kenar tespit teknikleri
9	Nesnelerin özelliklerinin elde edilmesi ve analizi
10	Nesnelerin özelliklerinin elde edilmesi ve analizi
11	Resim analizi
12	Resim analizi
13	Bölge, hat ve hareket temelli resim bölütleme teknikleri
14	Bölge, hat ve hareket temelli resim bölütleme teknikleri
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
2	İhtiyaçları karşılayacak sistem tasarımı
3	Mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
4	Görüntü işleme tekniklerinin örenilmesi
5	Görüntüleme sistemlerini tanıma
6	-
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Mühendislik konularında matematik ve fen bilgilerini uygulama becerisine sahip olur.
2	Bir problemi saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisine sahip olur.
3	Bir sistemi, parçayı ya da süreci tasarlama becerisine sahip olur.
4	Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve araçları kullanma becerisine sahip olur.
5	Deney/proje tasarlama, uygulama ve sonuçlarını analiz ederek yorumlama becerilerine sahip olur.
6	Takım çalışmasına yatkınlık becerisine sahip olur.
7	Bireysel çalışma becerisine sahip olur.
8	Sözlü ve/veya yazılı iletişim kurma becerisine sahip olur.
9	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bunu gerçekleştirebilme becerisine sahip olur.
10	Mesleki ve etik sorumluluk bilinci ile hukuksal konularda bilgiye sahip olur.
11	Yönetsel becerilere (liderlik, organizasyon, zaman ve risk yönetimi, kalite bilinci, verimlilik vb) sahip olur.
12	Zamanı en iyi şekilde kullanma becerisine sahip olur.
13	Alışılmışın dışında yollar bulabilme becerisine sahip olur.
14	Yönetim becerisi, mesleki özgüven ve inisiyatif alabilme özelliklerine sahip olur.
15	Problemlere çözümler getirirken ulusal çıkarları gözetir.
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 İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	1	2	2
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	2	4	8
Ödevler	0	0	0
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	10	10
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	15	15
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			39
AKTS			2.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	0	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. Sonka, M., Hlavac, V., and Boyle, R. Image Processing, Analysis and Machine Vision. Chapman & Hall Computing, 1993. Anil K. Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, 1989. Low, A. Introductory Computer Vision and Image Processing. McGraw-hill, 1991
Yardımcı Kaynaklar	Kenneth R. Castleman, Digital Image Processing, Prentice Hall, 1996. A. Rosenfeld and A. Kak, Digital Image Processing, Volume 1, Academic Press, 1982. Image Processing Fundamentals Image Processing Home Page Computer Vision Home Page

Ders İle İlgili Dosyalar