| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Dijital Görüntü İşleme | ISE 517 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi MUHAMMED KOTAN |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi MUHAMMED KOTAN, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Günümüzde görüntü işleme ile ilgili teknolojiler hızla gelişen ve dünya standartlarını önünde sürükleyen sistemlerin gelişmesini sağlamıştır.Tıp, Askeri, Güvenlik, Trafik, Endüstri, Tarımsal uygulamalar, Astronomi, Üretim, Davranış analizi, Çevre güvenliği, Jeodezi ve Fotogrametri vb. olmak üzere birçok farklı alanda kullanılabilmektedir. Gelecekte de çok önemli bir yer edinecek olan görüntü işleme alanı başta mühendislerin, akademisyenlerin, destek kuruluşlarının ve şirket yöneticileri açısından oldukça önemli bir değere sahiptir. Bu derste Görüntü işleme yöntemlerinin öğretilmesi ve bunlara ait algoritmaların yazılım geliştirerek 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 | Görüntü işlemenin temellerini bilir. | Anlatım, Proje Temelli Öğrenme , Ödev, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 2 | Görüntüler üzerinde dönüşümler uygulayabilir. | Anlatım, Proje Temelli Öğrenme , Ödev, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 3 | Görüntü işleme yöntemlerini tanımlayabilir. | Anlatım, Proje Temelli Öğrenme , Ödev, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 4 | Renkli görüntüler üzerinde işlem yapabilir. | Anlatım, Proje Temelli Öğrenme , Ödev, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 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 | 1- Digital Image Processing, Fourth Edition,Rafael C. Gonzales, Richard E. Woods,2018 2- Hands on Image Processing with Python, Sendipan Dey, Packt, 2018 3- Solem, Jan Erik.Programming Computer Vision with Python: Tools and algorithms for analyzing images. " O'Reilly Media, Inc.", 2012. 4-McAndrew, Alasdair. A computational introduction to digital image processing. Chapman and Hall/CRC, 2015. |
| 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 | |||||
| 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 | |||||
| 4 | Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi | X | |||||
| 5 | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi | ||||||
| 6 | Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri | X | |||||
| 7 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi | X | |||||
| 8 | 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 | ||||||
| 9 | Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgileri yorumlama becerisi | X | |||||
| 10 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi | X | |||||
| 11 | Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi | X | |||||
| 12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği | X | |||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 100 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 30 |
| 1. Final | 70 |
| 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 |
| Ödev | 1 | 10 | 10 |
| Proje / Tasarım | 1 | 20 | 20 |
| Final | 1 | 16 | 16 |
| Toplam İş Yükü | 142 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,68 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||