AKTS - Dijital Görüntü İşleme
Dijital Görüntü İşleme (CMPE464) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dijital Görüntü İşleme | CMPE464 | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | N/A |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| 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;
|
| 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 | X |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| 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 lisans programından edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanarak matematik temelli lisansüstü programlarda, kamu veya özel sektörde bilimsel çalışma ve araştırma yapmak için yeterli bilgiye sahip olur. | |||||
| 2 | Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgileri uygun araç-gereçleri kullanarak ortaöğretime uyarlar ve aktarır. | |||||
| 3 | Alanında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak, matematik veya uygulandığı alanlardaki güncel problemleri modelleme ve çözüm için gerekli olan matematiksel yöntemleri seçme, kullanma, geliştirme ve çözme becerisine sahip olur. | |||||
| 4 | Analitik düşünme yeteneğine sahip olur ve sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır. | |||||
| 5 | Bilgisayar bilimleriyle ilgili alanlarda çalışabilecek düzeyde temel yazılım bilgisine ve bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisine sahip olur. | X | ||||
| 6 | Karar süreçlerinin ihtiyaç duyacağı verileri toplama, analiz etme, yorumlama ve istatistiksel yöntemleri kullanabilme becerisine sahip olur. | |||||
| 7 | Matematiğin doğrudan veya dolaylı olarak kullanıldığı alanlarda çalışma yapabilecek düzeyde bilgiye sahip olur ve yaşam boyu öğrenmenin bilinci ile mesleki bilgi ve becerilerini yeniler. | |||||
| 8 | Matematiğin kullanıldığı alanlarda bireysel olarak veya takımlarda ekip üyesi olarak sorumluluk alır ve etkin biçimde çalışma becerisine sahip olur. | |||||
| 9 | Matematik veya uygulama alanlarındaki bilgileri izleyecek ve meslektaşları ile iletişim kuracak düzeyde İngilizce bilir. | |||||
| 10 | Görüş ve düşüncesini nicel ve nitel verilerle destekleyerek açık ve anlaşılabilir biçimde yazılı ve sözlü ifade eder, paydaşlarıyla iletişim kurar. | |||||
| 11 | Matematik veya uygulama alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve sonuçların duyurulması aşamalarında evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerini dikkate alan mesleki etik ve sorumluluk bilincine sahip olur. | |||||
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 | ||