|
|
| YZM3032 | Görüntü İşleme | 2+0+0 | AKTS:4 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Uygulama | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 2 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Dr. Öğr. Üyesi Asuman GÜNAY YILMAZ | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Dersin amacı öğrencilere uzaysal ve frekans domainlerinde temel görüntü işleme yöntem ve algoritmalarını öğretmek, gerçek hayatta karşılaşabilecekleri görüntü işleme problemlerini çözebilme, . görüntü iyileştirme, sıkıştırma, bölütleme ve tanıma amaçlı uygulamalar geliştirme yeteneği kazandırmaktır. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Görüntü işleme ile ilgili temel kavram ve yaklaşımları bilir | 1,3,8,12 | | | ÖK - 2 : | Görüntü renk uzaylarını, görüntü biçimlerini, görüntü sıkıştırma algoritmalarını bilir | 1,3,8,12 | | | ÖK - 3 : | Görüntü filtreleme, iyileştirme, bölütleme algoritmalarını uygular | 1,3,8,12 | | | ÖK - 4 : | Morfolojik görüntü işleme algoritmalarını öğrenir. | 1,3,8,12 | | | ÖK - 5 : | Görüntülerden öznitelik çıkarma yöntemlerini anlar. | 1,3,8,12 | | | ÖK - 6 : | Belirli bir problemin çözümüne yönelik görüntü işleme uygulaması geliştirme yeteneğini kazanır | 1,3,8,12 | | | 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 | | |
| Analog işaretin sayısallaştırılması, örnekleme, nicemleme kavramları, 2 boyutlu görüntülerin oluşturulması, çözünürlük, bit derinliği, konvolusyon kavramları, renk uzayları ve görüntü saklama/sıkıştırma biçimleri, Görüntü süzgeçleme, bulanıklaştırma, kenal bulma, keskinleştirme, Görüntü iyileştirme yöntemleri, histogram eşitleme/eşleme, Görüntü bölütleme, Frekans bölgesinde görüntü işleme, FFT, DCT dönüşümleri, Morfolojik görüntü işleme, Görüntüden öznitelik çıkarma, Görüntü morfleme, Görüntü işleme uygulamaları |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Analog işaretin sayısallaştırılması, örnekleme, nicemleme kavramları, | | | Hafta 2 | 2 boyutlu görüntülerin oluşturulması, çözünürlük, bit derinliği, konvolusyon kavramları | | | Hafta 3 | Renk uzayları ve görüntü saklama/sıkıştırma biçimleri, | | | Hafta 4 | Görüntü süzgeçleme, bulanıklaştırma, kenal bulma, keskinleştirme, | | | Hafta 5 | Görüntü iyileştirme yöntemleri, histogram eşitleme/eşleme | | | Hafta 6 | Görüntü bölütleme | | | Hafta 7 | Frekans bölgesinde görüntü işleme | | | Hafta 8 | FFT, DCT dönüşümleri | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Morfolojik görüntü işleme | | | Hafta 11 | Görüntüden öznitelik çıkarma | | | Hafta 12 | Görüntüden öznitelik çıkarma | | | Hafta 13 | Görüntü morfleme | | | Hafta 14 | Görüntü işleme uygulamaları | | | Hafta 15 | Görüntü işleme uygulamaları | | | Hafta 16 | Donem Sonu Sınavı | | | |
| 1 | Rafael C. Gonzales, Richard E. Woods. 1998; Digital Image Processing, Addison-Wesley Publishing Company | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 2 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 2 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 2 | 14 | 28 | | Sınıf dışı çalışma | 3 | 14 | 42 | | Arasınav için hazırlık | 4 | 5 | 20 | | Arasınav | 2 | 1 | 2 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 4 | 5 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 114 |
|