Fen Bilimleri Enstitüsü · Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği (%30 İngilizce) · Lisansüstü
Dersin Amacı
Bu ders öğrenciye çeşitli görüntü işleme teknikleri uygulamak için teorik ve pratik bilgi sağlar. Görüntüler ve videolar gibi çok boyutlu verilerin işlenmesini içerir. Öğrencilerin çözmesi beklenen problem türleri resim bölümlendirme, bilgi çıkarma, nesne algılama, görüntü filtreleme, özellik çıkarma vb.
Ders İçeriği
Ders, dijital görüntü işlemede teorileri, algoritmaları ve pratik çözümleri tanımlamayı amaçlamaktadır. Dersin ana konuları; görüntü algısı, edinimi, renk gösterimi, nicelleştirme, dönüşüm, geliştirme, filtreleme, çoklu spektral işleme, analiz, özellik çıkarımı, segmentasyon, morfolojik dönüşüm, nesne algılama ve tanımadır.
Zorunlu Kaynaklar
Gonzalez and Woods, Digital Image Processing, 2nd edition, Prentice Hall, 2001.
Önerilen Kaynaklar
Gonzalez and Woods, Digital Image Processing using MATLAB.
Anil K. Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, 1989.
William K. Pratt, Digital Image Processing, 3rd Edition, John Wiley, 2001.
Kenneth R. Castleman, Digital Image Processing, Prentice Hall, 1996.
Açıklamalar
Görüntü işleme konusu ile ilgili bir makale yazmanız gerekir. En az beş dergi makalesi okumalı ve kendi gözleminizi IEEE formatında bir makale olarak yazmalısınız. Dergilerin bir listesi ve makalenin formatı da sınıfta tartışılacaktır.
Kurallar
- Cep Telefonu Kullanımı: Sınıfta mobil kullanamazsınız
- Yoklama: Yönetmeliklere göre bir öğrenci toplam ders saatinin % 30’na devam etmemesi halinde dersten devamsızlık alır (DZ) ve başarısız olur.
- Geç Gelme: Sınıfa sadece gelmeniz değil vakitlice saatinde ders katılmanız beklenmektedir. Ders hocasının sınıf yoklamasını alması ve dersin ilk 10 dakikasından sonra derse katılmak.
- Akademik dürüstlük: İntihal, kopyalama gibi gayri ahlaki durumlarda İZÜ’nun ilgili yönetmeliği gereği disiplin soruşturması açılıp gerekli cezai müeyyidelere tabii olursunuz.
Dersin Öğrenme Çıktıları
- Görüntü işleme tekniklerinin matematiksel tanımını ve denklemlerden koda geçiş bilgisini bilir.
- Görüntülerin dijital manipülasyonu için MATLAB dilini kullanarak programlar yazmak için deneyim ve pratik teknikler kazanabilir.
- Temel Dijital Görüntü İşleme kavramlarının teorik bir temelini geliştirebilir.
- Görüntülerin dijital manipülasyonu için matematiksel temelleri öğrenir.
- Hafizadan okuma ve yazma, görüntüleme dahil olmak üzere, dijital görüntülerin bir bilgisayarda nasıl temsil edildiğini ve manipüle edildiğini açıklayabilir.
- Görüntü işleme algoritmalarını gerçek sorunlara uygulama konusunda deneyim kazanır.
Temel Alan Dağılımı
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Ölçme ve Değerlendirme
AKTS / İş Yükü
| Etkinlik | Sayı | Süre (saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav Haftası Dahil) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 1 | 10 | 10 |
| Uygulama | 1 | 10 | 10 |
| Final | 1 | 2 | 2 |
Ders Akışı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Derse Giriş, Görüntü İşleme, Uygulamalar | Bölüm # 1 |
| 2 | Görüntü İşleme Temelleri | Bölüm # 2 |
| 3 | Yoğunluk Dönüşümleri-I | Bölüm 3 |
| 4 | Yoğunluk Dönüşümleri – II | Bölüm # 3 |
| 5 | Mekansal Filtreleme | Bölüm # 4 |
| 6 | Renkli Görüntü İşleme | Bölüm 6 |
| 7 | Görüntü Restorasyonu | Bölüm 7 |
| 8 | Ara Sınav | Ara Sınav |
| 9 | Morfolojik Görüntü İşleme – I | Bölüm 9 |
| 10 | Morfolojik Görüntü İşleme – II | Bölüm 9 |
| 11 | Resim parçalama | Bölüm 10 |
| 12 | Ortalama kayma segmentasyonu | Slaydlar |
| 13 | Sonumlar | - |
| 14 | Sonumlar | - |
| 16 | Fınal Sınva | Fınal Sınva |
| 15 | Sonumlar | - |