AKTSDijital Görüntü İşleme

Dijital Görüntü İşleme (CMPE464) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Dijital Görüntü İşleme CMPE464 Seçmeli Dersler 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Teknik Seçmeli Dersler
Dersin Seviyesi Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Course Assistants
Dersin Amacı Bu dersin ana amacı : • 1 boyutlu ve iki boyutlu sinyalleri tanımlamak, • Uzay bölgesi ve frekans bölgesi sinyallerini tanımlamak, • Görüntü analizinde kullanılan teorilere ve matematiksel yöntemlere giriş yapmak, • Sayısal görüntü işlemede günümüzde kullanılan analitik araç ve yöntemleri tanıtmak, • Öğrencilerin bu araçları görüntü onarma, iyileştirme ve sıkıştırmada kullanmalarını sağlamaktır.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Sayısal görüntülerin alınması, gösterilmesi, değiştirilmesi ve işlenmesi ile ilgili teorik ve algoritmik prensipleri oluşturmak
  • Görüntü analizinde, özellikle dönüşüm teorileri (uzay alanında olduğu kadar, frekans alanında da), görüntü iyileştirme yöntemleri, görüntü sıkıştırma ve örüntü tanıma konularında temel matematiksel kavramlarının kullanımını açıklamak
  • Görüntü işleme ile yeni kavramları verimli şekilde birleştirecek beceri geliştirmek
Dersin İçeriği Sinyal ve görüntü işlemeye giriş, sayısal görüntü işlemeye genel bakış, ayrık zaman sinyalleri ve sistemleri, örnekleme, yeniden canlandırma ve sayısallaştırma, sayısal görüntü gösterimi, görüntü dönüşümleri, iyileştirme, onarma, parçalama ve tanımlama.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Sinyaller ve sistemlere giriş Diğer kaynaklar
2 1 boyutlu ve iki boyutlu sinyaller ve sinyal işleme temelleri Diğer kaynaklar
3 İki boyutlu sinyallerde örnekleme ve nicemleme Diğer kaynaklar
4 Dijital görüntü işlemeye temel bakış Bölüm 1 (ana kaynak)
5 Temel bilgiler Bölüm 1-2
6 Yoğunluk dönüşümü ve uzaysal filtreleme Bölüm 2
7 1-boyutlu ve 2-boyutlu sinyallerin işlenmesi, Frekans bölgesinde görüntü işleme, Hızlı Fourier Dönüşümü’nün matematiksel temelleri Bölüm 2
8 Görüntü iyileştirme Bölüm 3-4
9 Görüntü onarma Bölüm 5
10 Renkli görüntü işleme Bölüm 6
11 Görüntü sıkıştırma Bölüm 8
12 Morfolojik görüntü işleme Bölüm 9
13 Görüntü bölümleme Bölüm 10
14 Nesne tanıma Bölüm 12

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Gonzalez, R. C., Woods, R. E., Digital Image Processing, Addison-Wesley, 2008.
Diğer Kaynaklar 2. 1. Jain, A. K., Fundamentals of digital Image Processing, Prentice-Hall.
3. 2. Castleman, K. R., Digital Image Processing, Prentice Hall.
4. 3. John G. Prokis and Dimitris G. Manolakis, “Digital Signal Processing: Principle, Algorithms and Applications” Prentice Hall Inc., Englewood Cliffs, NJ (USA), 3rd Ed., 1996.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 5 30
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 35
Genel Sınav/Final Juri 1 35
Toplam 7 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 65
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 35
Toplam 100

Kurs Kategorisi

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

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve yazılım mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi X
3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. X
4 Yazılım mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya yazılım mühendisliği disiplinine özgü araştırma konularının incelenmesi için, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; yazılım mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11 Yazılım mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
12 Yazılım alternatiflerini irdeleyerek bilgisayar tabanlı sistemlerin modellenmesi ve tasarımında, algoritma prensiplerini, matematiksel temelleri ve bilgisayar bilimleri teorisini uygulama becerisi. X
13 Yazılım sistemlerinin analiz, tasarım, uygulama, doğrulama, geçerleme ve bakım süreçlerini uygulayarak geliştirilmesinde mühendislik yaklaşımlarını uygulama becerisi.

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 1 16
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler 5 8 40
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 10 10
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15
Toplam İş Yükü 129