CE 490 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Dijital Görüntü İşlemeye Giriş
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
CE 490
Güz/Bahar
3
0
3
5

Ön Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Servis Dersi
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(lar)ı -
Dersin Amacı Bu derste sayısal görüntü işleme sistemleri ile ilgili temel prensipler ve algoritmalar öğretilecektir. Dersin içeriğinde iki boyutlu sinyaller olarak sayısal görüntüler, sayısal görüntü işleme için kullanılan sinyal işleme teorileri, örneğin bir ve iki boyutlu evrişim, iki boyutlu Fourier dönüşümü; görüntü işleme temelleri, uzamsal ve frekans düzlemlerinde görüntü iyileştirme ve görüntü onarımı bulunmaktadır. İlave konular örneğin sayısal yüksek çözünürlüklü TV sistemleri ve mühendislik ve bilgisayar bilimlerindeki uygulamalar gösterilecektir.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • İmgeleri yumuşatma, keskinleştirme, histogram işleme ve süzgeçleme teknikleri kullanarak işleyebilmeli,
  • Sürekli algılanan veriden sayısal imgelerin elde edilmesinde kullanılan örnekleme ve nicemleme süreçlerini açıklayabilmeli,
  • Sayısal imgeleri uzamsal düzlemde süzgeçleme teknikleri kullanarak iyileştirebilmeli,
  • Sayısal imgeleri frekans düzleminde süzgeçleme teknikleri kullanarak iyileştirebilmeli,
  • Sadece gürültü esnasında süzgeçleme teknikleri kullanarak imgeleri onarabilmeli,
  • En çok uygulanan renk modellerini ve temel renkli imge işlemede kullanımını açıklayabilmeli,
  • Matlab ve görüntü işleme araçlarını kullanabilmeli.
Tanımı Dersin içeriğinde iki boyutlu sinyaller olarak sayısal görüntüler; ikiboyutlu evrişim, Fourier dönüşümü, ve ayrık cosine dönüşümü; Görüntü işleme temelleri; Görüntü iyileştirme; Görüntü onarımı; Dalgacıklar ve Çokluçözünürlük işleme; Görüntü kodlama ve sıkıştırma bulunmaktadır.

 



Ders Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Giriş. Sayısal imge işleme nedir? Sayısal imge işlemenin uygulama alanları Bölüm 1. Kısım 1.1-1.3. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
2 Sayisal imge temelleri. Sayısal görüntüler nasıl üretilir? Örnekleme, nicemleme, örtüşme, Moire örüntüleri, görüntü yakınlaştırma ve küçültme Bölüm 1-2. Kısım 1.4,1.5, 2.1-2.4. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
3 Sayisal imge temelleri. Sayısal imgeler nasıl üretilir? Örnekleme, nicemleme, örtüşme, Moire örüntüleri, imge yakınlaştırma ve küçültme Bölüm 1-2. Kısım 1.4,1.5, 2.1-2.4. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
4 İnsan görme sistemi Bölüm 2. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
5 Uzamsal düzlemde imge iyileştirme. Temel gri düzey dönüşümleri. Yumuşatma ve keskinleştirme Bölüm 3. Kısım 3.1-3.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
6 Uzamsal düzlemde imge iyileştirme. Histogram işleme. Bölüm 3. Kısım 3.1-3.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
7 2D Discrete Fourier Dönüşümü ve Tersi, 2D DFT ve 2D Evrişim Teoremi Bölüm 4. Kısım 4.5.5, 4.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
8 2D Discrete Fourier Dönüşümü ve Tersi, 2D DFT ve 2D Evrişim Teoremi Bölüm 4. Kısım 4.5.5, 4.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
9 Ara-sınav
10 Frekans düzleminde imge iyileştirme Bölüm 4. Kısım 4.7-4.10. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
11 Frekans düzleminde imge iyileştirme Bölüm 4. Kısım 4.7-4.10. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
12 İmge onarımı: sistem modeli, gürültü modeli, kötüleşme fonksiyonu kestirimi. Bölüm 5. Kısım 5.1,5.2,5.7-5.10. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
13 Sadece gürültü esnasında imge onarımı, ters süzgeçleme, en küçük ortalamalı kare hatası (Wiener) süzgeçleme. Bölüm 5. Kısım 5.1,5.2,5.7-5.10. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
14 Renkli imge işleme. Renk dönüşümleri. Renkli imge yumuşatma ve keskinleştirme Bölüm 6. Kısım 6.1-6.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
15 Renkli imge işleme. Renk dönüşümleri. Renkli imge yumuşatma ve keskinleştirme Bölüm 6. Kısım 6.1-6.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
16 Dönemin gözden geçirilmesi

 

Dersin Kitabı R. C. Gonzalez and R. E. Woods, “Digital Image Processing”, PrenticeHall, 3rd Ed., 2008, ISBN 013168728X.
Diğer Kaynaklar R. C. Gonzalez, R. E. Woods, S. L. Eddins, “Digital Image Processing Using MATLAB”, PrenticeHall, 2nd Ed., 2009, ISBN 9780982085400.

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayı Katkı Payı %
Derse Katılım
-
-
Laboratuvar / Uygulama
5
20
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
1
20
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
10
Proje
1
20
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınav / Sözlü Sınav
1
30
Final Sınavı / Sözlü Sınav
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
11
70
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
2
30
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
Sınav haftası dahil değildir. 16 x uygulama/lab ders saati
16
Sınıf Dışı Ders Çalışması
15
3
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
1
2
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
7
Proje
1
20
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar
1
20
Final / Sözlü Sınav
    Toplam
142

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Matematik, Fen Bilimleri ve Mühendislik alanlarında yeterli bilgi birikimine sahip olmak.
2

Kuramsal ve uygulamalı bilgileri, Makine  Mühendisliği alanındaki problemlerin modellenmesi ve çözümü için kullanabilme becerisi kazanmak.

3

Makine Mühendisliği alanındaki problemlerin araştırılması için deney tasarlama/yürütme, veri toplama, analiz etme ve sonuçları değerlendirme yetilerine sahip olmak.

4 İmalat teknolojilerini kullanarak, ekonomik şartları ve mekanik performans gereksinimlerini karşılayacak şekilde makine, parça, malzeme ve işlem seçimi, ürün geliştirme ve tasarımı becerilerine sahip olmak.
5

Makine Mühendisliği alanındaki problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerileri kazanmak.

6 Çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi
7 En az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyi’nde İngilizce sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi kazanmak.
8 Mesleki ve etik sorumluluk anlayışına sahip olmak.
9 Kendini sürekli yenilemek için yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci kazanmak.
10 Bilim ve teknolojideki gelişmeleri izlemek ve böylelikle mühendislik çözümlerinin ulusal ve küresel boyutlardaki etkileri hakkında bilgi sahibi olmak.
11 İkinci bir yabancı dilde orta düzeyde yeterliliğe sahip olmak.
12 İş hayatında girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınma hakkında yeterli kuramsal ve pratik bilgi birikimine sahip olmak.
13 Konusu ile ilgili bilgisayar yazılımlarını kullanabilmek ve bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilecek bilgi ve beceriye sahip olmak.

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest