DERSİN TÜRÜ	Seçmeli
DERSİN DÜZEYİ	Tezli Yüksek Lisans
DERSİN YILI	-
YARIYIL	-
AKTS	10
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I	Profesör Doktor Murat Emin Akata Doktor Öğretim Üyesi Deniz Karaçor
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI	Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Görüntü işlemin tarihçesi ve uygulama alanları hakkında bilgi sahibi olur. 2) Sayısal görüntü modellerini öğrenir. 3) Uzamsal ve gri seviyesi çözülümlerini öğrenir. 4) Resim noktacıkları üzerindeki temel tanım ve işlemleri öğrenir ve uygular. 5) Görüntü üzerinde aritmetik ve mantık işlemlerini öğrenir ve uygular. 6) Görüntü iyileştirme ve süzme yöntemlerini öğrenir ve uygular.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ	Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI	Yok
ÖNERİLEN DERSLER	Yok
DERS TANIMI	Bilgisayarla görmeye giriş, imge oluşumu, imge modeli, imge elde etme düzenleri, alt düzey görme problemleri: yumuşatma, ayrıt saptama, ayrıt bağlama, çok ölçekli yaklaşımlar, orta düzey görme problemleri: yüzey kurma, tonlamadan, hareketten ve stereo imgelerden şekil elde etme. Yüksek düzey görme problemleri: modele dayalı görme, anlamsal ağlar, genelleştirilmiş silindirler ve Hough dönüşümü.
DERS İÇERİĞİ	HAFTA KONULAR 1. Hafta Bilgisayarla görmeye giriş, imge oluşumu 2. Hafta Bilgisayarla görmeye giriş, imge oluşumu 3. Hafta İmge modeli, imge elde etme düzenleri 4. Hafta İmge modeli, imge elde etme düzenleri 5. Hafta Alt düzey görme problemleri: yumuşatma, ayrıt saptama, ayrıt bağlama, çok ölçekli yaklaşımlar 6. Hafta Alt düzey görme problemleri: yumuşatma, ayrıt saptama, ayrıt bağlama, çok ölçekli yaklaşımlar 7. Hafta Orta düzey görme problemleri: yüzey kurma, tonlamadan, hareketten ve stereo imgelerden şekil elde etme 8. Hafta Arasınav 9. Hafta Orta düzey görme problemleri: yüzey kurma, tonlamadan, hareketten ve stereo imgelerden şekil elde etme 10. Hafta Yüksek düzey görme problemleri: modele dayalı görme, anlamsal ağlar, genelleştirilmiş silindirler 11. Hafta Yüksek düzey görme problemleri: modele dayalı görme, anlamsal ağlar, genelleştirilmiş silindirler 12. Hafta Yüksek düzey görme problemleri: modele dayalı görme, anlamsal ağlar, genelleştirilmiş silindirler 13. Hafta Hough dönüşümü 14. Hafta Hough dönüşümü
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR	1. Digital Image Processing, Rafael C. Gonzales and Richard E. Woods, Prentice Hall, 2002
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ	Anlatım,Sunum,Rapor Hazırlama
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ	Sayısı Toplam Katkısı(%) Ara Sınav 1 25 Ödev 1 25 Mini-Sınav 2 15 Devam 1 5 Toplam(%) 70 Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) 70 Finalin Başarıya Oranı(%) 30 Toplam(%) 100
AKTS İŞ YÜKÜ	Aktivite Sayı Süresi(Saat) İş Yükü Ara Sınav 1 3 3 Kısa Sınavlara hazırlık 0 0 0 Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 8 112 Final Sınavına Hazırlık 1 40 40 Ders Saati 14 3 42 Ara Sınava Hazırlık 1 30 30 Laboratuvar 0 0 0 Final Sınavı 1 3 3 Ödevler 2 35 70 Toplam İş Yükü 300 Toplam İş Yükü / 30 10 Dersin AKTS Kredisi 10
DİL	Türkçe
STAJ / UYGULAMA	Yok