| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Dijital Görüntü İşleme | BSM 603 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. DEVRİM AKGÜN |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Görüntü işleme yöntemlerinin öğretilmesi ve bunlara ait algoritmaların açık kaynak yazılımlarla gerçekleştirilmesi amaçlanmaktadır. |
| Dersin İçeriği | Görüntü işlemeye giriş,gri seviyeli ,ikili ve renkli görüntü işleme teknikleri .Sayısallaştırma ve nicemleme. Gürültü azaltma algoritmaları:yüksek geçiren ve alçak geçiren filtreleme. Kenar belirleme algoritmaları ve kenar keskinleştirme. Görüntü segmantasyonu. Eşikleme işlemi ve otomatik eşik değeri seçim metotları. Morfolojik ve diğer bölgesel operatörler. Görüntü iyileştirme ve onarma. Histogram eşitlemesi ve özelleştirmesi.Görüntü kodlama ve karşılaştırma. Görüntü işleme uygulamaları |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Temel görüntü işleme kavramlarını öğrenir | Anlatım, Soru-Cevap, Gözlem, | |
| 2 | Görüntü işleme ile ilgili açık kaynak kütüphaneleri kullanmayı öğrenir | Anlatım, Soru-Cevap, Gözlem, | |
| 3 | Görüntü işleme uygulamaları geliştirmeyi öğrenir | Anlatım, Soru-Cevap, Gözlem, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Görüntü işlemeye giriş, Python ile OpenCV örnekleri. | |
| 2 | Eşikleme,otomatik eşik değeri seçim metotları | |
| 3 | İki boyutlu konvolüsyon ile görüntü filtreleme | |
| 4 | Gaussian, Median ve bilateral filtreler | |
| 5 | Kenar belirleme | |
| 6 | Morfolojik dönüşümler | |
| 7 | Görüntü piramitleri | |
| 8 | Çevreleme (contours) | |
| 9 | Histogram işlemleri | |
| 10 | Frekans boyutu dönüşümleri | |
| 11 | Nesne tanıma yöntemleri | |
| 12 | Nesne tanıma yöntemleri | |
| 13 | Görüntü bölütleme | |
| 14 | Proje Sunumları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | Gonzalez C. R., Woods E. R., Digital Image Processing, Pearson Education 2008 3rd ed. McAndrew, Alasdair. A computational introduction to digital image processing. Chapman and Hall/CRC, 2015. Wilhelm, Burger, and J. Burge Mark. "Principles of digital image processing: core algorithms." 2009 Solem, Jan Erik.Programming Computer Vision with Python: Tools and algorithms for analyzing images. " O'Reilly Media, Inc.", 2012. |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri içeren bilimsel projeler geliştirir ve bu projeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. | ||||||
| 2 | Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında sahip olduğu kapsamlı bilgiyi elde ettiği bilgi ile karşılaştırarak değerlendirir ve sentezleyerek yeni sonuçlar ortaya koyar. | ||||||
| 3 | Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ve/veya yöntemler geliştirir. | ||||||
| 4 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ile yeni modellemelerin oluşturulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | ||||||
| 5 | Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | ||||||
| 6 | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, alanında veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde kullanarak, yazılı ya da sözlü olarak aktararak sözlü ve yazılı iletişim kurar. | ||||||
| 7 | Bilgisayar ve Bilişim alanında özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak tanımlar, tasarlar, uygular, sonuçlandırır ve bu süreci yönetir. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Temel görüntü işleme kavramlarını öğrenir | |||||||
| 2 | Görüntü işleme ile ilgili açık kaynak kütüphaneleri kullanmayı öğrenir | |||||||
| 3 | Görüntü işleme uygulamaları geliştirmeyi öğrenir |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 50 |
| 1. Proje / Tasarım | 30 |
| 1. Kısa Sınav | 10 |
| 1. Ödev | 10 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| 1. Final | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Ödev | 1 | 5 | 5 |
| Final | 1 | 20 | 20 |
| Kısa Sınav | 1 | 5 | 5 |
| Proje / Tasarım | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 151 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6,04 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||