Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Görüntünün tanımını yapar ve görüntü elde etme metotlarını öğrenir. 2) Görüntü işleme algoritmalarını öğrenir. (Otsu algoritması, erosion-dilation) 3) Görüntünün siyah-beyaz ve renkli olarak analizini gerçekleştirir. 4) Görüntünün histogramını çıkartabilir. 5) Görüntünün frekans düzlemindeki analizini yapar. Görüntünün Fourier dönüşümünü hesaplayabilir. 6) Matlab programını kullanarak algoritma geliştirebilir.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Yok
DERS TANIMI
Görüntü işleme dersi ile öğrenciler temel görüntü oluşturma işlemleri başta olmk üzere elde edilen görüntünün işlenmesi, enterpolasyon ile ara değerlerin tespiti, öz-nitelik çıkarımı, dilation-erosion işlemlerinin yapılması ve bir görüntünün siyah-beyaz işlemleri, görüntü histogramının belirlenerek grafiğinin analiz edilmesi ve frekans düzleminde görüntünün analizi gibi hesaplamalar bilgisayar destekli olarak Matlab ortamında ve Python ile yapılmaktadır.
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Görüntü nedir ve görüntü elde etme metotlarının incelenmesi, görüntüyü dosya olarak kaydetme metot ve dosya uzantılarının incelenmesi
2. Hafta
Görüntü işleme algoritmalarına giriş - 1
3. Hafta
Görüntü işleme algoritmalarına giriş - 2
4. Hafta
Görüntü işleme algoritmalarına giriş - 3
5. Hafta
Görüntü işleme algoritmalarına giriş - 4
6. Hafta
Görüntünün siyah-beyaz olarak sayısal analizi
7. Hafta
Görüntünün RGB-CMY renkli olarak sayısal analizi
8. Hafta
Ara Sınav
9. Hafta
Görüntünün histogramının çıkartılması ve analizi
10. Hafta
Görüntünün frekans düzlemindeki analizi ve Fourier dönüşümünün hesaplanması
11. Hafta
Görüntü işleme tekniklerinin algoritma bazında MATLAB ortamında uygulanması - 1
12. Hafta
Görüntü işleme tekniklerinin algoritma bazında MATLAB ortamında uygulanması - 2
13. Hafta
Görüntünün matematiksel olarak işlenmesi ve algoritmaları
14. Hafta
2 boyutlu ve 3 boyutlu görüntü, görüntüleme, dönüştürme ve HMI-Ekran teknolojileri
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
1) Sayısal Görüntü İşleme, Rafael Gonzalez ve Richard E. Woods, 2014, Palme Yayıncılık, 954 sayfa, ISBN: 9786053552123
2) Python ile İmgeden Veriye Görüntü İşleme ve Uygulamaları, Bekir Aksoy, Nobel Akademik Yayıncılık, 188 sayfa, 2020, ISBN: 9786050332629
3) OpenCv: Görüntü İşleme ve Yapay Öğrenme (CD Hediyeli), Birol Kuyumcu, Level Yayınevi, 320 sayfa, 2017, ISBN: 9786056567933
4) Digital Image Processing: A Signal Processing and Algorithmic Approach, D. Sundararajan, 2017, Springer, ISBN: 9789811061127
5) Uzaktan Algılama ve Görüntü Yorumlama, 736 sayfa, Palme Yayıncılık, 2018, ISBN: 9786052820759
6) Matlab Eğitim Seti: Yapay Zeka ve Mühendislik Uygulamaları, Cemalettin Kubat, 2016, 792 sayfa, ISBN: 9786059129336
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
Anlatım,Soru-Cevap,Örnek Olay İncelemesi,Sorun/Problem Çözme,Eğitim-Uygulama,Proje,Sunum
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
Ara Sınav
1
40
Toplam(%)
40
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)
40
Finalin Başarıya Oranı(%)
60
Toplam(%)
100
AKTS İŞ YÜKÜ
Aktivite
Sayı
Süresi(Saat)
İş Yükü
Ara Sınav
1
2
2
Kısa Sınavlara hazırlık
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi
10
2
20
Final Sınavına Hazırlık
4
3
12
Ders Saati
14
3
42
Ara Sınava Hazırlık
4
3
12
Laboratuvar
Final Sınavı
1
2
2
Ödevler
Toplam İş Yükü
90
Toplam İş Yükü / 30
3
Dersin AKTS Kredisi
5
DİL
Türkçe
STAJ / UYGULAMA
Yok
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (P) / DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI (Ö) MATRİSİ
