|
JDZ7400 | Fotogrametride İleri Segmentasyon | 3+0+0 | AKTS:7.5 | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | Ders Duzeyi | Doktora | Yazılım Şekli | Seçmeli | Bölümü | HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | Ön Koşul | Yok | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Mustafa DİHKAN | Diğer Öğretim Üyesi | Yok | Öğretim Dili | Türkçe | Staj | Yok | | 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 Kazanımları | PÖKK | ÖY | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | ÖK - 1 : | Segmentasyon kavramını ve fotogrametrideki önemini kavrar | 1,3,5 | 1, | ÖK - 2 : | Yaygın olarak bilinen segmentasyon algoritmalarını öğrenir | 1,3,5 | 1, | ÖK - 3 : | İleri segmentasyon tekniklerini fotogrametrik teknik ile elde edilmiş görüntülere uygulayabilir | 1,3,5 | 1, | ÖK - 4 : | İlgili algoritmayı kodlayarak uygulamalar yapabilecek | 1,3,5 | 1,6, | 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 | |
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 | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | Hafta 1 | Segmentasyonun Tanımı ve ilgili kavramların açıklanması | | Hafta 2 | Görüntü Segmentasyon Metotlarının irdelenmesi | | Hafta 3 | Eşiklemeye Dayalı Segmentasyon Tekniklerinin açıklanması ve örnek uygulamalar | | Hafta 4 | Kenara Dayalı Segmentasyon Tekniklerinin açıklanması ve örnek uygulamalar | | Hafta 5 | Bölgeye Dayalı Segmentasyon Tekniklerinin açıklanması ve örnek uygulamalar | | Hafta 6 | Seçilmiş İleri Segmentasyon Tekniklerinin irdelenmesi | | Hafta 7 | Mean-Shift Segmentasyon Algoritmasının açıklanması | | Hafta 8 | Ara Sınav | | Hafta 9 | Gradyan Vektörü Akış Algoritmasının açıklanması | | Hafta 10 | Deforme Modeller ile Segmentasyon Algoritmasının irdelenmesi | | Hafta 11 | Grafik Aramaya Dayalı Segmentasyon Algoritmasının açıklanması | | Hafta 12 | Optimal Tekil ve Çoklu Yüzey Belirleme Algoritmalarının açıklanması | | Hafta 13 | Segmentasyon algoritmalarına yönelik matlab, python uygulamaları | | Hafta 14 | Segmentasyon algoritmalarına yönelik matlab, python uygulamaları | | Hafta 15 | Segmentasyon algoritmalarına yönelik matlab, python uygulamaları | | Hafta 16 | Dönem Sonu Sınavı | | |
1 | Sonka, M., Hlavac, V., & Boyle, R. (2014). Image processing, analysis, and machine vision. C engage Learning. | | |
1 | Gonzales, R., Woods, R., & Eddins, S. (2004). Digital Image Processing Using Matlab. | | 2 | Russ, J. C., & Woods, R. P. (1995). The image processing handbook. Journal of Computer Assisted Tomography, 19(6), 979-981. | | 3 | Ho, P. (2011). Image segmentation, Edited by Pei-Gee Peter Ho. | | |
Ölçme Yöntemi | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | | | | | |
Öğrenci Çalışma Yükü | İşlem adı | Haftalık 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 Yükü | | | 116 |
|