Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Sayısal görüntüler hakkında temel bilgilere sahip olur. 2) Sayısal görüntülerin iyileştirilmesinde kullanılabilecek en uygun yöntem ve çalışma uzayına karar verir. 3) Gürültü karakteristiklerini bilir ve en uygun restorasyon yöntemini uygular. 4) Çözülecek problem tipine göre en uygun bölütleme algoritmasını seçip uygular. 5) Uygulama geliştirme yeteneği kazanır.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Yok
DERS TANIMI
Görüntü işleme temel kavram ve tanımlar. Ayrık zaman sinyalleri ve sistemler. Frekans alanda işleme. Örnekleme, yeniden yapılanma, kuantalama ve boyutlandırma. Görüntü iyileştirme. Sayısal görüntü gösterimi. Görüntü çevrimleri ve morfolojik operasyonlar. Görüntü geliştirme ve restore etme. Bölütleme ve tanımlama.
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Sayısal Görüntü İşlemeye Giriş
2. Hafta
Sayısal Görüntünün Temel Kavramları - I
3. Hafta
Sayısal Görüntünün Temel Kavramları - II
4. Hafta
Gri-seviye Dönüşümleri
5. Hafta
Konumsal Filtreleme
6. Hafta
Frekans Düzlemine Giriş
7. Hafta
Frekans Düzleminde Filtreleme
8. Hafta
Arasınav
9. Hafta
Gürültü Modelleri ve Görüntü Onarma - I
10. Hafta
Görüntü Onarma - II
11. Hafta
Renk Modelleri ve Dönüşümler
12. Hafta
Renkli Görüntü İşleme
13. Hafta
Görüntü Bölütlemenin Temelleri
14. Hafta
Görüntü Bölütleme Yöntemleri
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
Gonzalez Rafael C., Woods Richard E., Digital Image Processing, 3/E, ISBN: 0-13-505267-X, Pearson Education, 2008. Gonzalez Rafael C., Woods Richard E., Eddins Steven L., Digital Image Processing using MATLAB, 2/E, ISBN: 9780982085400, Pearson Education, 2009.
