| 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, Gözlem, | Doğru Yanlış Testleri, Kısa Cevaplı Testler, Eşleştirme Testler, |
| 2 | Görüntüler üzerinde dönüşümler uygulayabilir. | Anlatım, Gözlem, | Doğru Yanlış Testleri, Kısa Cevaplı Testler, Eşleştirme Testler, |
| 3 | Görüntü işleme yöntemlerini tanımlayabilir. | Anlatım, Gözlem, | Doğru Yanlış Testleri, Kısa Cevaplı Testler, Eşleştirme Testler, |
| 4 | Renkli görüntüler üzerinde işlem yapabilir. | Anlatım, Gözlem, | Doğru Yanlış Testleri, Kısa Cevaplı Testler, Eşleştirme Testler, |
| 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 | 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. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Görüntü işlemenin temellerini bilir. | |||||
| 2 | Görüntüler üzerinde dönüşümler uygulayabilir. | |||||
| 3 | Görüntü işleme yöntemlerini tanımlayabilir. | |||||
| 4 | Renkli görüntüler üzerinde işlem yapabilir. |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| Toplam | 0 |
| Toplam | 0 |
| 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 | ||