|
|
| BILB3003 | Sayısal Görüntü İşlemleri | 4+0+0 | AKTS:5 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Zorunlu | | Bölümü | BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 4 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Orhan KESEMEN | | Diğer Öğretim Üyesi | Bölüm Öğretim Üyeleri | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Matematik, istatistik ve bilgisayar bilimlerini kullanarak, görüntü işleme tekniklerini öğrenmek. Paket program geliştirilme becersini kazanmak. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Görüntü işleme programlarını daha kolay anlamak. | 9,11,12 | 1,3, | | ÖK - 2 : | Görüntü işleme tekniklerini öğrenmek. | 9,11,12 | 1,3, | | ÖK - 3 : | Matematik ve istatistik gibi teorik bilimlerin uygulama alanlarında kullanımı öğrenmek. | 9,11,12 | 1,3, | | ÖK - 4 : | Paket program yazımını öğrenmek. | 9,11,12 | 1,3, | | 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 | | |
| Görüntü işlemeye giriş, renk birleşenlerinin kullanımı, renk uzayları, sayısallaştırma ve kesikleştirme işlemleri; Noktasal İşlemler: aritmetik ve ikil işlemler , histogram eşitleme, yoğunluk dönüşümleri, ayrımlılık iyileştirme; Alansal İşlemler: evirişim ve ilişki kavramları, ortanca, ortakça, ve diğer istatistiksel süzgeçler; Konumsal dönüşümler, iç kestirim, ölçekleme, döndürme, öteleme; Katmansal işlemler, aritmetik karesel, oransal; Toplamsal dönüşümler, Kosinüs, Fourier, Walsh, Hadamard dönüşümleri. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Görüntü işlemeye giriş, sayısallaştırma ve kesikleştirme | | | Hafta 2 | Python?a giriş | | | Hafta 3 | Python ile görüntü işlemeye giriş | | | Hafta 4 | Renk birleşenlerinin kullanımı, renk uzayları, | | | Hafta 5 | Noktasal İşlemler: aritmetik ve ikil işlemler, histogram eşitleme ve uydurma, | | | Hafta 6 | Noktasal İşlemler II: yoğunluk dönüşümleri, ayrımlılık iyileştirme; | | | Hafta 7 | Alansal İşlemler I: evrişim ve ilişki kavramları, | | | Hafta 8 | Alansal İşlemler II: ortanca, ortakça, ve diğer istatistiksel süzgeçler; | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Konumsal dönüşümler: iç kestirim, ölçekleme, döndürme, öteleme, kırpma, çevirme; | | | Hafta 11 | Biçimsel dönüşümler: değişken ölçekleme, döndürme ve öteleme, | | | Hafta 12 | Katmansal işlemler, aritmetik, karesel, karmaşık, ikil ve oransal işlemler; | | | Hafta 13 | Toplamsal dönüşümler I: Kosinüs dönüşümü. | | | Hafta 14 | Toplamsal dönüşümler II: Fourier dönüşümü | | | Hafta 15 | Toplamsal dönüşümler III: Walsh ve Hadamard dönüşümleri. | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, 1992; Digital Image Processing, Addision-Wesley, New York | | | |
| 1 | Tinku Acharya and Ajoy K. Ray, 2005; Image Processing: Principles and Applications, Wiley, | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 1 | 30 | | Ödev | 2,3,4,5,6,7,8,10,11,12 | | 10 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 4 | 14 | 56 | | Sınıf dışı çalışma | 1 | 14 | 14 | | Arasınav için hazırlık | 1 | 8 | 8 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Ödev | 1 | 14 | 14 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 1 | 6 | 6 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 100 |
|