Türkçe | English
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ / HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI
DOKTORA
Ders Bilgi Paketi
http://www.fbe.ktu.edu.tr
Tel: +90 0462 04623772707
FBE
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ / HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI / DOKTORA
Katalog Ana Sayfa
  Katalog Ana Sayfa  KTÜ Ana Sayfa   Katalog Ana Sayfa
 
 

JDZ7400Fotogrametride İleri Segmentasyon3+0+0AKTS:7.5
Yıl / YarıyılGüz Dönemi
Ders DuzeyiDoktora
Yazılım Şekli Seçmeli
BölümüHARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI
Ön KoşulYok
Eğitim SistemiYüz yüze
Dersin Süresi14 hafta - haftada 3 saat teorik
Öğretim ÜyesiDoç. Dr. Mustafa DİHKAN
Diğer Öğretim ÜyesiYok
Öğretim DiliTürkçe
StajYok
 
Dersin Amacı:
Segmentasyon kavramının anlaşılması, yaygın olarak bilinen segmantasyon algoritmalarının kavranılması, söz konusu algoritmaların Matlab ve Python ortamında Fotogrametri ve Uzaktan Algılama teknolojileri kullanılarak elde edilmiş multispektral görüntülere uygulanması
 
Öğrenim KazanımlarıPÖKKÖY
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler :
ÖK - 1 : Segmentasyon kavramını ve fotogrametrideki önemini kavrar1,3,51,
ÖK - 2 : Yaygın olarak bilinen segmentasyon algoritmalarını öğrenir1,3,51,
ÖK - 3 : İleri segmentasyon tekniklerini fotogrametrik teknik ile elde edilmiş görüntülere uygulayabilir1,3,51,
ÖK - 4 : İlgili algoritmayı kodlayarak uygulamalar yapabilecek1,3,51,6,
PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı
 
Ders İçeriği
Segmentasyon kavramı, görüntü segmentasyon algoritmalarının irdelenmesi, eşiklemeye dayalı segmentasyon tekniklerinin açıklanması, kenara dayalı segmentasyon tekniklerinin açıklanması, bölgeye dayalı segmentasyon tekniklerinin açıklanması, seçilmiş ileri segmentasyon tekniklerinin irdelenmesi, mean-shift algoritmasının açıklanması, gradyan vektörü akış algoritmasının açıklanması, deforme modeller ile segmentasyon algoritmasının irdelenmesi, grafik aramaya dayalı segmentasyon tekniğinin açıklanması, optimal tekil ve çoklu yüzey belirleme algoritmalarının açıklanması, fotogrametrik hava görüntüleri üzerinde segmentasyon uygulamaları.
 
Haftalık Detaylı Ders Planı
 HaftaDetaylı İçerikÖnerilen Kaynak
 Hafta 1Segmentasyonun Tanımı ve ilgili kavramların açıklanması
 Hafta 2Görüntü Segmentasyon Metotlarının irdelenmesi
 Hafta 3Eşiklemeye Dayalı Segmentasyon Tekniklerinin açıklanması ve örnek uygulamalar
 Hafta 4Kenara Dayalı Segmentasyon Tekniklerinin açıklanması ve örnek uygulamalar
 Hafta 5Bölgeye Dayalı Segmentasyon Tekniklerinin açıklanması ve örnek uygulamalar
 Hafta 6Seçilmiş İleri Segmentasyon Tekniklerinin irdelenmesi
 Hafta 7Mean-Shift Segmentasyon Algoritmasının açıklanması
 Hafta 8Ara Sınav
 Hafta 9Gradyan Vektörü Akış Algoritmasının açıklanması
 Hafta 10Deforme Modeller ile Segmentasyon Algoritmasının irdelenmesi
 Hafta 11Grafik Aramaya Dayalı Segmentasyon Algoritmasının açıklanması
 Hafta 12Optimal Tekil ve Çoklu Yüzey Belirleme Algoritmalarının açıklanması
 Hafta 13Segmentasyon algoritmalarına yönelik matlab, python uygulamaları
 Hafta 14Segmentasyon algoritmalarına yönelik matlab, python uygulamaları
 Hafta 15Segmentasyon algoritmalarına yönelik matlab, python uygulamaları
 Hafta 16Dönem Sonu Sınavı
 
Ders Kitabı / Malzemesi
1Sonka, M., Hlavac, V., & Boyle, R. (2014). Image processing, analysis, and machine vision. C engage Learning.
 
İlave Kaynak
1Gonzales, R., Woods, R., & Eddins, S. (2004). Digital Image Processing Using Matlab.
2Russ, J. C., & Woods, R. P. (1995). The image processing handbook. Journal of Computer Assisted Tomography, 19(6), 979-981.
3Ho, P. (2011). Image segmentation, Edited by Pei-Gee Peter Ho.
 
Ölçme Yöntemi
YöntemHaftaTarih

Süre (Saat)Katkı (%)

    

    

    

    

    

 
Öğrenci Çalışma Yükü
İşlem adıHaftalık süre (saat)

Hafta sayısı

Dönem toplamı
Yüz yüze eğitim 3 14 42
Sınıf dışı çalışma 3.5 14 49
Arasınav için hazırlık 8 1 8
Arasınav 1 1 1
Dönem sonu sınavı için hazırlık 15 1 15
Dönem sonu sınavı 1 1 1
Toplam Çalışma Yükü116