Dersin Detaylı Bilgileri

DERS BİLGİLERİ

Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME-I EEM 537 0 3+0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Yüksek Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi BURHAN BARAKLI
Dersi Verenler Dr.Öğr.Üyesi BURHAN BARAKLI
Dersin Yardımcıları

Yrd. Doç.Dr.  Burhan Baraklı

Dersin Amacı

Sayısal görüntü işlemeye olan ilgi temel iki uygulamadan kaynaklanmaktadır: İnsan yorumlaması için görsel bilginin iyileştirilmesi ve otomasyona yönelik saklama, iletim ve gösterilim için görüntü verisinin işlenmesi. Lisansüstü düzeyde sayısal görüntü işlemeyi ele alan bu ilk dersin amacı sayısal görüntü işlemenin kullanıldığı en gelişmiş uygulamaları, sayısal görüntü işlemede kullanılan temel algoritmaları, açık problemleri tanıtarak, öğrencileri bu alanda araştırma yapabilecek seviyeye getirmektir.

Dersin İçeriği

Sayısal görüntü temelleri, piksel uzayında görüntü iyileştirme, frekans uzayında görüntü iyileştirme, görüntü netleştirme, renkli görüntü işleme, dalgacık dönüşümü ve çok çözünürlüklü işleme, görüntü sıkıştırma.

Dersin Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1) Sayısal görüntülerin nasıl oluştuğunu öğrenmek 4, 5, 9, 12 A, C, D
2) Piksel ve frekans uzayında görüntü iyileştirme algoritmalarını anlamak 4, 5, 9, 12 A, C, D
3) Bulanık ve gürültülü görüntülerin netleştirilmesini tartışmak 4, 5, 9, 12 A, C, D
4) Renkli görüntü işlemeyi kavramak 4, 5, 9, 12 A, C, D
5) Görüntülerin dalgacık dönüşümlerini hesaplamak 4, 5, 9, 12 A, C, D
6) Görüntülerin nasıl sıkıştırıldığını tartışmak 4, 5, 9, 12 A, C, D
Öğretim Yöntemleri: 4: Alıştırma ve Uygulama, 5: Gösteri, 9: Benzetim, 12: Örnek Olay
Ölçme Yöntemleri: A: Sınav , C: Ödev, D: Proje / Tasarım

DERS AKIŞI

HaftaKonularÖn Hazırlık
1 Sayısal görüntünün tanımı, sayısal görüntü işlemeyi kullanan uyglama örnekleri ve bir sayısal görüntü işleme sistemindeki temel adımların tanıtılması.
2 Görsel algılamanın temelleri, elektromagnetik spektrumun tartışılması, örnekleme ve quantalama kullanılarak sayısal görüntünün elde edilmesi, pikseller arasındaki komşuluk, bitişiklik gibi temel ilişkilerin tanımlanması.
3 Piksel uzayında görüntü iyileştirmeye giriş, temel grilik seviyesi dönüşümlerinin tartışılması, piksel uzayında histogram eşitleme, aritmetik/lojik işlemler.
4 Piksel uzayında görüntü iyileştirme için alçak ve yüksek geçiren filtreleme.
5 Bir ve iki-boyutlu Fourier dönüşüm teorisinin tekrarı.
6 Frekans uzayında görüntü iyileştirmeye giriş.
7 Frekans uzayında görüntü iyileştirme için alçak ve yüksek geçiren filtreleme.
8 Görüntü bozunumu ve netleştirme modeli, gürültü modelleri, piksel ve frekans uzaylarında filtreleme ile gürültünün yok edilmesi, doğrusal ve zamanla değişmeyen bozunumları yok etmek için ters filtreleme, Wiener filtresi ve sınırlı en küçük kareler filtre
9 Renk modelleri, renkli görüntü işleme, renk dönüşümleri.
10 Renkli görüntülerin alçak ve yüksek geçiren filtrelenmesi, renkli görüntülerde gürültü.
11 Görüntü sıkıştırmanın temelleri, görüntü sıkıştırma modelleri ve kayıpsız görüntü sıkıştırma yöntemlerinin tartışılması.
12 Kayıplı görüntü sıkıştırma yöntemleri, JBIG, JPEG, ve JPEG 2000 sayısal görüntü sıkıştırma standartları.
13 Dalgacık dönüşümü için altyapı oluşturulması, çok çözünürlüklü açılımın açıklanması, ve bir-boyutlu dalgacık dönüşümünün tanımlanması.
14 Hızlı dalgacık dönüşümü algoritmasının tanıtılması, iki-boyutlu dalgacık dönüşümü formülünün çıkartılması ve dalgacık dönüşümünün görüntü işlemeye uygulanması.
KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar

1. Gonzalez, R.C., and Woods, R.E., Digital Image Processing, third edition Prentice-Hall, 2008.
2. Castleman, K.R., Digital Image Processing, Prentice-Hall, 1996.
3. Pratt, W.K., Digital Image Processing, Wiley, 1991.
4. Lim, J.S., Two Dimensional Signal and Image Processing, Prentice-Hall, 1990.

DÖKÜMAN PAYLAŞIMI

DERSİN PROGRAM ÇIKTILARINA KATKISI

No Program Öğrenme 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
2
Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi
X
3
Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi
X
4
Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi
X
5
Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi
X
6
Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi
X
7
Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi
X
8
Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi
X
9
Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi
X
10
Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi
X
11
Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi
X
12
Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi
X
13
Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgi
X
14
Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgi
X
15
Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgi
X
16
Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi
X
17
Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi
X
18
Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi
X
19
Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri
X
20
Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri
X
21
Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri
X
22
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi
X
23
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi
X
24
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi
X
25
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
26
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
27
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
28
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği
X
29
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği
X
30
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği
X
31
Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi
X
32
Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi
X
33
Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi
X
34
Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi
X
35
Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi
X
36
Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi
X

DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SIRA KATKI YÜZDESİ
Ara Sınav 1 30
Ödev 2 10
Proje / Tasarım 3 10
Proje / Tasarım 4 10
Proje / Tasarım 5 10
Proje / Tasarım 6 10
Proje / Tasarım 7 10
Performans Görevi (Uygulama) 8 10
Toplam 100
Yıliçinin Başarıya Oranı 60
Finalin Başarıya Oranı 40
Toplam 100

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik SAYISI Süresi (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ara Sınav 8 6 48
Kısa Sınav 1 5 5
Ödev 1 10 10
Sözlü Sınav 1 25 25
Performans Görevi (Laboratuvar) 1 25 25
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 2 32
Toplam İş Yükü 193
Toplam İş Yükü / 25 (s) 7,72
Dersin AKTS Kredisi 8