DERS TANITIM BİLGİLERİ


Dersin Adı
Dijital Görüntü İşlemeye Giriş
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
CE 490
Güz/Bahar
3
0
3
5
Ön-Koşul(lar)
  3. Sınıf olmak
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
Lisans
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları) -
Dersin Amacı Bu derste sayısal görüntü işleme sistemleri ile ilgili temel prensipler ve algoritmalar öğretilecektir. Dersin içeriğinde iki boyutlu sinyaller olarak sayısal görüntüler, sayısal görüntü işleme için kullanılan sinyal işleme teorileri, örneğin bir ve iki boyutlu evrişim, iki boyutlu Fourier dönüşümü; görüntü işleme temelleri, uzamsal ve frekans düzlemlerinde görüntü iyileştirme ve görüntü onarımı bulunmaktadır. İlave konular örneğin sayısal yüksek çözünürlüklü TV sistemleri ve mühendislik ve bilgisayar bilimlerindeki uygulamalar gösterilecektir.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Yumuşatma, keskinleştirme, histogram işleme ve süzgeçleme teknikleri kullanarak imgeleri işleyebilecektir,
  • Sürekli algılanan veriden sayısal imgelerin elde edilmesinde kullanılan örnekleme ve nicemleme süreçlerini açıklayabilecektir,
  • Uzamsal düzlemde süzgeçleme teknikleri kullanarak sayısal imgeleri iyileştirebilecektir,
  • Frekans düzleminde süzgeçleme teknikleri kullanarak sayısal imgeleri iyileştirebilecektir,
  • Sadece gürültü esnasında süzgeçleme teknikleri kullanarak imgeleri onarabilecektir,
  • En çok uygulanan renk modellerini ve bunların temel renkli imge işlemede kullanımını tanımlayabilecektir,
  • Görüntü işleme aracını kullanarak Matlab kodları yazabilecektir.
Ders Tanımı Dersin içeriğinde iki boyutlu sinyaller olarak sayısal görüntüler; ikiboyutlu evrişim, Fourier dönüşümü, ve ayrık cosine dönüşümü; Görüntü işleme temelleri; Görüntü iyileştirme; Görüntü onarımı; Dalgacıklar ve Çokluçözünürlük işleme; Görüntü kodlama ve sıkıştırma bulunmaktadır.
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
X
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Giriş. Sayısal imge işleme nedir? Sayısal imge işlemenin uygulama alanları Bölüm 1. Kısım 1.1-1.3. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
2 Sayisal imge temelleri. Sayısal görüntüler nasıl üretilir? Örnekleme, nicemleme, örtüşme, Moire örüntüleri, görüntü yakınlaştırma ve küçültme Bölüm 1-2. Kısım 1.4,1.5, 2.1-2.4. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
3 Sayisal imge temelleri. Sayısal imgeler nasıl üretilir? Örnekleme, nicemleme, örtüşme, Moire örüntüleri, imge yakınlaştırma ve küçültme Bölüm 1-2. Kısım 1.4,1.5, 2.1-2.4. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
4 İnsan görme sistemi Bölüm 2. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
5 Uzamsal düzlemde imge iyileştirme. Temel gri düzey dönüşümleri. Yumuşatma ve keskinleştirme Bölüm 3. Kısım 3.1-3.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
6 Uzamsal düzlemde imge iyileştirme. Histogram işleme. Bölüm 3. Kısım 3.1-3.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
7 2D Discrete Fourier Dönüşümü ve Tersi, 2D DFT ve 2D Evrişim Teoremi Bölüm 4. Kısım 4.5.5, 4.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
8 2D Discrete Fourier Dönüşümü ve Tersi, 2D DFT ve 2D Evrişim Teoremi Bölüm 4. Kısım 4.5.5, 4.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
9 Ara-sınav
10 Frekans düzleminde imge iyileştirme Bölüm 4. Kısım 4.7-4.10. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
11 Frekans düzleminde imge iyileştirme Bölüm 4. Kısım 4.7-4.10. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
12 İmge onarımı: sistem modeli, gürültü modeli, kötüleşme fonksiyonu kestirimi. Bölüm 5. Kısım 5.1,5.2,5.7-5.10. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
13 Sadece gürültü esnasında imge onarımı, ters süzgeçleme, en küçük ortalamalı kare hatası (Wiener) süzgeçleme. Bölüm 5. Kısım 5.1,5.2,5.7-5.10. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
14 Renkli imge işleme. Renk dönüşümleri. Renkli imge yumuşatma ve keskinleştirme Bölüm 6. Kısım 6.1-6.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
15 Renkli imge işleme. Renk dönüşümleri. Renkli imge yumuşatma ve keskinleştirme Bölüm 6. Kısım 6.1-6.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
16 Dönemin gözden geçirilmesi
Ders Kitabı R. C. Gonzalez and R. E. Woods, “Digital Image Processing”, PrenticeHall, 3rd Ed., 2008, ISBN 013168728X.
Önerilen Okumalar/Materyaller R. C. Gonzalez, R. E. Woods, S. L. Eddins, “Digital Image Processing Using MATLAB”, PrenticeHall, 2nd Ed., 2009, ISBN 9780982085400.

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
-
-
Laboratuvar / Uygulama
-
-
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
2
60
Final Sınavı
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı
2
60
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı
1
40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
Sınıf Dışı Ders Çalışması
16
3
48
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınavlar
2
15
Final Sınavı
1
24
    Toplam
150

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1

Matematik, Fen Bilimleri, Bilgisayar Bilimleri ve Yazılım Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, Yazılım Mühendisliği problemlerinde kullanır.

X
2

Karmaşık Yazılım Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular.

X
3

Karmaşık bir yazılım sistemini, süreci veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar, gerçekleştirir, sınar, doğrular, raporlar, ölçer ve bakımını yapar; bu amaçla modern yöntemleri uygular.

4

Yazılım Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır.

X
5

Yazılım Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.

6

Yazılım Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler.

7

Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır.

8

Mühendislik ve Yazılım uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik ve yazılım çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır.

9

Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir. 

10

Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir.

11

Bir yabancı dili kullanarak Yazılım Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. ("European Language Portfolio Global Scale", Level B1)

12

İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.

13

Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişebilir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Yazılım Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir. 

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest