AKTS - Sayısal Görüntü İşleme

Sayısal Görüntü İşleme (EE421) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Sayısal Görüntü İşleme EE421 2 2 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
MATH 275
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü N/A
Dersin Seviyesi Fen Bilimleri Yüksek Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım, Tartışma, Deney, Soru Yanıt, Uygulama-Alıştırma, Takım/Grup Çalışması, Beyin Fırtınası.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
  • Yrd. Doç. Dr. Hakan Tora
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı •Görüntü temellerini ve görüntü işleme için gerekli olan matematiksel dönüşümleri çalışmak. •İmge iyileştirme tekniklerini çalışmak. •İmge onarım yöntemlerini çalışmak. •Görüntü sıkıştırma yöntemlerini çalışmak. •Görüntü bölütleme ve gösterim tekniklerini çalışmak.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • İki boyutlu veri gösterimi, renkli görüntü gösterimi, iki boyutlu örnekleme, nicemleme ve süzme gibi imge işlemenin temel kavramlarını anlayabilme
  • Temel dönüşüm teorilerini anlayabilme ve farklı türdeki dönüşümlerin özelliklerini ve kullanımlarını öğrenebilme
  • İmge iyileştirme, imge analizi, imge sıkıştırma, imge süzme ve onarımı gibi farklı görüntü işleme metodlarının temellerini öğrenebilme
  • Görüntü işleme problemlerinin çözümü için yöntemler önerebilme
  • Dönem projesi yapabilme
Dersin İçeriği İki boyutlu sistemler ve dönüşümler, görüntü edinme, örnekleme ve nicemleme, imge iyileştirme ve onarımı için kullanılan doğrusal ve doğrusal olmayan teknikler, ayrımsal darbe kodlaması, vektörel nicemleme, dalgacıklar, altband kodlaması, duruk ve video sıkıştırma kodlama standartları.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Sayısal İmge Temelleri ve Dönüşümleri Bu haftanın konularına göz atmak
2 Uzamsal Alanda İmge İyileştirme •Gri Ton Dönüşümleri •Histogram İşleme •Uzamsal Süzme Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak
3 Uzamsal Alanda İmge İyileştirme •Yumuşatıcı Uzamsal Süzgeçler •Keskinleştirici Uzamsal Süzgeçler Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak
4 Frekans Alanında İmge İyileştirme •Fourier Dönüşümü ve Frekans Alanı •Yumuşatıcı Frekans Alanı Süzgeçler •Keskinleştirici Frekans Alanı Süzgeçler Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak
5 Frekans Alanında İmge İyileştirme •Homomorfik Süzme •Gerçekleştirim Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak
6 Imge Onarma Teknikleri •Kötüleştirme Modeli •Ters Süzgeçleme •Wiener Süzgeçleme Bu haftanın konularına göz atmak
7 Imge Onarma Teknikleri Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak
8 Imge Bölütleme •Süreksizlik Saptama •Ayrıt Birleştirme ve Sınır Sezimi •Eşikleme Bu haftanın konularına göz atmak
9 Imge Bölütleme •Bölge Tabanlı Bölütleme •Bölütlemede Hareket Kullanımı Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak
10 Imge Sıkıştırma •İmge Sıkıştırma Modelleri •Bilişim Kuramı Elemanları •Hatasız Sıkıştırma •Yitimli Sıkıştırma •İmge Sıkıştırma Standartları Bu haftanın konularına göz atmak
11 Morfolojik İmge İşleme •Genleşme ve Kemirme •Açılma ve Kapanma •Morfolojik Algoritmalar Bu haftanın konularına göz atmak
12 Gösterim ve Betimleme •Gösterim •Sınır Tanımlayıcıları •Bölgesel Tanımlayıcılar Bu haftanın konularına göz atmak
13 Gösterim ve Betimleme •Betimlemeler için Ana Bileşenlerin Kullanımı Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak
14 Nesne Tanıma •Örüntü ve Örüntü Sınıfları •Eşleştirme, Optimum İstatistiksel Bu haftanın konularına göz atmak
15 Dönem sonu sınav çalışmaları Dönem içi konuların tekrarı
16 Dönem sonu sınav çalışmaları Dönem içi konuların tekrarı

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Digital Image Processing,2nd Edition, Rafael C. Gonzales and Richard E. Woods, Pearson Education, 2003.
Diğer Kaynaklar 2. Two-Dimensional Signal and Image Processing, Jae S. Lim, Prentice-Hall, 1989.
3. Digital Video Processing, A. Murat Tekalp, Prentice-Hall, 1995.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar 9 15
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler - -
Sunum - -
Projeler 1 15
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 40
Genel Sınav/Final Juri 1 30
Toplam 12 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 70
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 30
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, Fen ve Mühendislik bilgisini, ileri düzey sistemlere uygulayabilmek.
2 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin temel alanlarında uzun soluklu araştırma ve geliştirme çalışmaları gerçekleştirebilmek.
3 Modern mühendislik araçlarını, tekniklerini ve imkânlarını, tasarım ve diğer mühendislik uygulamalarında kullanabilmek.
4 Yenilikçilik ve girişimcilik alanlarında aktif araştırmacılar mezun etmek.
5 Araştırma sonuçlarını etkin şekilde raporlayabilmek ve sunabilmek.
6 Bilgi kaynaklarına erişme ve bilim/teknolojideki güncel gelişmeleri izleme başarımını arttırabilmek.
7 Profesyonel ve etik sorumluluğu kavrayabilmek.
8 Hem Türkçe hem de İngilizce etkin iletişim başarımını arttırabilmek.
9 Proje yönetiminde başarımı arttırabilmek.
10 Disiplinler arası proje takımlarında başarıyla çalışabilmek.

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 6 2 12
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 2 28
Sunum/Seminer Hazırlama 2 2 4
Projeler 1 20 20
Raporlar
Ödevler 7 2 14
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 2 2 4
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 2 2
Toplam İş Yükü 132