Enerji Sistemleri Mühendisliği (İngilizce) | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu: | CENG376 | ||||||||
Ders İsmi: | Image Processing | ||||||||
Ders Yarıyılı: | Güz | ||||||||
Ders Kredileri: |
|
||||||||
Öğretim Dili: | EN | ||||||||
Ders Koşulu: | |||||||||
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
Dersin Türü: | Zorunlu Ders | ||||||||
Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||
Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. BEKİR TEVFİK AKGÜN | ||||||||
Dersi Veren(ler): |
Öğr.Gör. KÜBRA CENGİZ |
||||||||
Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amacı: | Bu dersin hedefi öğrencilere sayısal görüntü işlemenin teorik temellerini öğretmek ve modern uygulamalarını tanıtmaktır. |
Dersin İçeriği: | Bir görüntü işleme sisteminin temel bileşenlerini anlama. Görüntülerin nasıl temsil edildiğini; optik görüntüler, analog ve dijital görüntüler dahil anlama. İkili görüntü, gri skala görüntü, renkli görüntü ve çok spektrumlu görüntü gibi görüntü türlerini anlama. Önişlemenin neden yapıldığını anlama; görüntü geometrisi, konvolüsyon maskeleri, görüntü cebri ve temel uzamsal filtreler hakkında bilgi sahibi olma. Görüntü nicemlemeyi hem uzamsal hemde parlaklık domenlerinde anlama. Ayrık transformların nasıl çalıştığını anlama. Alçak geçiren, yüksek geçiren, band geçiren ve çentik filtrelerini anlama. Görüntü işleme uygulamalarının üç kategorisini anlama: iyileştirme, tamir ve sıkıştırma. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Giriş ve Motivasyon | Yok |
2) | Görsel algı, Işık ve Elektromanyetik spektrum, Görüntünün matematik modeli, Görüntü algılama ve edinme | Ders notları |
3) | Doğrusal sistemler, Konvolüsyon, Korelasyon, Dürtü cevabı | Ders notları |
4) | Fourier transformu ve özellikleri, Görüntüde frekans kavramı ve görüntünün frekans spektrumu, Görüntünün örneklenmesi, örtüşme ve örnekleme frekansı üzerine koşullar, Görüntünün sinüzoidal düzlemsel dalgalardan oluşturulması | Ders notları |
5) | Fourier transformu ve özellikleri | Ders Notları |
6) | Uzamsal domende görüntü iyileştirme: Aydınlatma, karartma ve kontrast değiştirme (histogram germe, eşitleme, belirtme v.b.) gibi piksel-nokta operasyonları | Ders Notları |
7) | Uzamsal domende görüntü iyileştirme: Konvolüsyon, konvolüsyon maskesi ile ilişkili operasyonlar gibi piksel-grup operasyonları | Ders Notları |
8) | Vize Sınavı | Yok |
9) | Frekans domeninde görüntü iyileştirme | Ders Notları |
10) | Frekans domeninde görüntü iyileştirme | Ders notları |
11) | Kenar belirleme (Prewitt, Roberts, Sobel, Laplacian, Canny, Hoteling) | Ders Notları |
12) | Morfolojik operasyonlar | Ders Notları |
13) | Renkli görüntü işleme | Ders notları |
14) | Renkli görüntü işleme | Ders notları |
15) | Final Sınav | Yok |
Ders Notları / Kitaplar: | R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, 4th edition, Pearson, 2017. |
Diğer Kaynaklar: | A. K. Jain, Fundamentals of Digital İmage Processing, Prentice Hall, Addison-Wesley, 1989. |
Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları | |||||
1) Kapatılan Bölüm |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Kapatılan Bölüm |
Anlatım | |
Beyin fırtınası /Altı şapka | |
Bireysel çalışma ve ödevi | |
Ders | |
Okuma | |
Proje Hazırlama | |
Soru cevap/ Tartışma | |
Örnek olay çalışması |
Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama) | |
Bireysel Proje |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Projeler | 1 | % 20 |
Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
Final | 1 | % 50 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 50 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 50 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
Proje | 1 | 40 | 40 |
Ara Sınavlar | 1 | 50 | 50 |
Final | 1 | 70 | 70 |
Toplam İş Yükü | 202 |