Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Mekatronik Mühendisleri İçin Görüntü İşleme MEK 517 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. RAŞİT KÖKER
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları

Arş.Gör. Tufan KOÇ

Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

Görüntü İşlemenin temelleri öğrenmek, herhangi bir görüntü üzerindeki örüntü ayırt edecek yöntemleri kavramak

Dersin İçeriği

Sayısal görüntü işlemeye giriş, 2 boyutlu sistemler, Görüntü iyileştirme, Görüntü kodlama ve sıkıştırma, örüntü tanımaya giriş, tanıma ve sınıflandırma, Bölütleme, İleri örüntü tanıma uygulamaları

# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Bir görüntüyü oluşturan bileşenleri tanır. Anlatım,
2 Görüntü iyileştirme teknikleri bilir. Anlatım, Soru-Cevap,
3 Görüntü kodlama ve sıkıştırma tekniklerini kullanır. Anlatım,
4 Sınflandırma yöntemlerini kullanır. Anlatım, Soru-Cevap,
5 Bölütleme teknikleri kullanarak örüntü tanıma uygulaması gerçekleştirir. Anlatım, Gözlem,
6 Çeşitli örüntü tanıma uygulamları gerçekleştirir. Anlatım, Gözlem,
7
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Sayısal görüntü işlemeye giriş
2 Sayısal görüntü işlemenin temelleri
3 Uzamsal domende görüntü iyileştirme
4 Uzamsal domende görüntü iyileştirme
5 Frekans domeninde görüntü iyileştirme
6 Görüntü onarma
7 Morfolojik Görüntü işleme
8 ARA SINAV
9 Görüntü bölütleme
10 Görüntü bölütleme
11 Örüntü tanıma
12 İleri görüntü işleme örnekleri
13 İleri görüntü işleme örnekleri
14 İleri görüntü işleme örnekleri
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları

1. R. C. Gonzalez and P. Wintz, ?Digital Image Processing?, Second Edition, Addison-Wesley Publishing, 1987.
2. K. Castlemann. ?Digital Image Processing?, Prentice Hall of India Ltd., 1996.
3. A. K. Jain, ?Fundamentals of Digital Image Processing?, Prentice Hall of India Pvt. Ltd., 1995.
4. Sing Tze Bow, M. Dekker, ?Pattern Recognition and Image Processing?, 1992
5. M. James, ?Pattern Recognition?, BSP professional books, 1987.
6. P. Monique and M. Dekker, ?Fundamentals of Pattern Recognition?, 1989.

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 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 kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
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 ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır.
4 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
5 Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 40
1. Kısa Sınav 10
1. Ödev 15
1. Proje / Tasarım 35
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 60
1. Final 40
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 4 64
Ara Sınav 1 8 8
Kısa Sınav 1 2 2
Ödev 1 6 6
Proje / Tasarım 1 10 10
Final 1 10 10
Toplam İş Yükü 148
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,92
Dersin AKTS Kredisi 6