1. Eğitim Bilgi Sistemi
  2. Elektrik-Elektronik Mühendisliği Pr. (Yl)
  3. Sayısal Görüntü İşleme II (2016 - 2017)
Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Sayısal Görüntü İşleme II EEM 538 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Doç.Dr. GÖKÇEN ÇETİNEL
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları

Yrd. Doç. Dr. Burhan Baraklı
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

Sayısal videonun önümüzdeki yıllarda bilgisayar, haberleşme ve görüntüleme endüstrileri üzerindeki etkisinin giderek artacağı kaçınılmazdır. Sayısal video donanımındaki yeni ilerlemeler ve sayısal video için uluslararası standartların ortaya çıkması bu alanın olgunlaşmaya başladığının bir işareti olan çeşitli sayısal video ürünlerine yol açmıştır. Bu gelişmelerde, sayısal video işlemenin en önemli rolü oynadığından şüphe yoktur. Lisansüstü düzeyde ilk görüntü işleme dersi Sayısal Görüntü İşleme I’in devamı olan bu dersin amacı, sayısal video işleme yöntemlerinin çeşitli uygulamalar için en önde gelen algoritmalarını içeren kapsamlı bir tartışmasıdır. Dersin sonunda, öğrenci yeni araştırma sonuçlarını açıklayan büyüyen literatürü takip edebilecek ve bu alandaki açık problemleri çözebilecek seviyeye gelecektir .
Dersin İçeriği

Sayısal videonun gösterimi, iki boyutlu hareket kestirimi, video filtreleme, görüntü sıkıştırma, video sıkıştırma
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Sayısal videonun nasıl temsil edildiğini anlamak Örnek Olay, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri, Benzetim, Sınav , Ödev, Proje / Tasarım,
2 İki boyutlu hareket kestirim modellerini tartışmak Benzetim, Gösteri, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Ödev, Sınav , Proje / Tasarım,
3 Sayısal videonun filtrelenmesini kavramak Örnek Olay, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri, Benzetim, Sınav , Ödev, Proje / Tasarım,
4 Video sıkıştırmayı öğrenmek Gösteri, Benzetim, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Proje / Tasarım, Sınav , Ödev,
5 Video sıkıştırma standartlarını araştırmak Örnek Olay, Alıştırma ve Uygulama, Benzetim, Gösteri, Proje / Tasarım, Ödev, Sınav ,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Analog ve sayısal videonun temelleri, sayısal video işlemenin tanımı ve analog video işlemeye göre üstünlükleri.
2 Üç boyutlu hareket modelleri, geometrik ve fotometrik görüntü oluşumu ve gözlem gürültüsü.
3 Analog ve sayısal video için örnekleme, iki boyutlu (2-D) dikdörtgensel örnekleme, 2-D peryodik örnekleme, üç boyutlu örnekleme, örneklerden işaretin geri elde edilmesi, örnekleme yapısının değiştirilmesi.
4 2-D hareket ve sözde hareket, 2-D hareket kestirimi, optik akış denklemini kullanan yöntemler.
5 Blok-hareket modelleri, faz-korelasyon modeli, blok eşleştirme yöntemi, hiyerarşik kestirim yöntemleri.
6 Newton-Raphson, Netravali-Robbins, Walker-Rao piksele dayalı 2-D hareket kestirim yöntemleri.
7 Bayes teoremini kullanan optimizasyon yöntemleri, MAP hareket kestiriminin temelleri ve MAP hareket kestirim algoritmaları.
8 Görüntü sıkıştırmanın temelleri
9 Kayıpsız görüntü sıkıştırma yöntemleri.
10 Kayıplı görüntü sıkıştırma, JBIG, JPEG, ve JPEG 2000 görüntü sıkıştırma standartları.
11 Birden fazla görüntüye dayalı video sıkıştırma, video sıkıştırma standartlarına giriş, sayısal video sistemleri.
12 H.26x ve MPEG 1 sayısal video sıkıştırma standartları
13 MPEG 2 sayısal video sıkıştırma standardı
14 MPEG 4 sayısal video sıkıştırma standardı
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları

1. Tekalp, A.M., Digital Video Processing, Prentice-Hall, 1995.
2. Sezan, M.I., and Lagendjik, R.L., Motion Analysis and Image Sequence Processing, Kluwer, 1993.
3. Huang, T.S., ed., Image Sequence Processing and Dynamic Scene Analysis, Verlag, 1983.
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi X
1 Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi X
1 Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi X
2 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi X
2 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi X
2 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi X
3 Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi X
3 Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi X
3 Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi X
4 Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi X
4 Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi X
4 Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi X
5 Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgi X
5 Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgi X
5 Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgi X
6 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi X
6 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi X
6 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi X
7 Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri X
7 Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri X
7 Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri X
8 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi X
8 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi X
8 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi X
9 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi X
9 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi X
9 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi X
10 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği X
10 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği X
10 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği X
11 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi X
11 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi X
11 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi X
12 Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi X
12 Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi X
12 Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi X
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 30
1. Ödev 5
1. Performans Görevi (Laboratuvar) 20
1. Performans Görevi (Seminer) 10
2. Ödev 5
3. Ödev 5
4. Ödev 5
5. Ödev 5
6. Ödev 5
7. Ödev 5
8. Ödev 5
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 2 32
Ara Sınav 8 6 48
Kısa Sınav 1 10 10
Ödev 1 10 10
Sözlü Sınav 1 20 20
Performans Görevi (Laboratuvar) 1 25 25
Toplam İş Yükü 193
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 7,72
Dersin AKTS Kredisi 6