Dersin Adı:  SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME

Derece: Lisans

Kodu

Yarıyılı

Kredisi

AKTS Kredisi

Ders Uygulaması,  Saat/Hafta

Ders 

Uygulama

Laboratuvar

EE457

Bahar

3

4

3

0

0

Bölüm / Program

Elektrik-Elektronik Mühendisliği

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Dili

İngilizce

Öğretim Üyesi

Doç.Dr. Yıldıray Yalman

Ofis

e-posta

D1-110

yyalman@pirireis.edut.r

Görüşme Saatleri

Pazartesi (09:00-10:00)

Dersin Önkoşulları

 -

Dersin mesleki bileşene katkısı (%)

Temel Bilim

Temel Mühendislik

Mühendislik Tasarımı

Genel Eğitim

15

60

20

5

Dersin İçeriği

Bu ders sayısal görüntü işleme ilkeleri, araçları, teknikleri ve algoritmalarına ilişkin konuları ile görüntü analizi, filtreleme, bölütleme ve örüntü tanıma konularını içerir. Ayrıca bazı ödevler için bir görüntü işleme yazılım (MATLAB) aracı öğretimini de içermektedir.

Dersin Amacı

Dersin amacı sayısal görüntü işleme yöntemlerini öğretmektir. Öğretilmesi planlanan temel konular aşağıda listelenmiştir:

• Sayısal görüntü işleme temelleri
• Sayısal görüntü işlemede kullanılan görüntü dönüşümü
• Sayısal görüntü işlemede kullanılan görüntü iyileştirme teknikleri
• Sayısal görüntü işlemede kullanılan görüntü onarım teknikleri ve yöntemleri

• Sayısal görüntü işlemede kullanılan görüntü sıkıştırma ve bölütleme yöntemleri

Dersin Öğrenme

Çıktıları

Bu dersin sonunda öğrenciler aşağıda listelenen hususlara sahip olacaktır:

1. Makine görme sistemlerinin tasarımındaki temel zorlukları açıklar.

2. Görüntü elde etme, depolama, geliştirme, bölütleme, gösterim ve açıklama ile ilgili genel işlemleri açıklayabilir.

3. MATLAB kullanarak tek renkli yanı sıra renkli görüntüler için filtreleme ve temel görüntü işleme algoritmalarını uygulayabilir.

Ders Kitabı

·R.C. Gonzalez, R.E. Woods, S.L. Eddins, “Digital Image Processing Using Matlab”, Prentice Hall, 978-0130085191.

Diğer Kaynaklar

·R.C. Gonzalez, R.E. Woods, “Digital Image Processing”, Prentice Hall, 978-0131687288.

·Al Bovik, The Essential Guide to Image Processing, Elsevier, 2^nd Edition, 978-0-12-374457-9.

·A. Murat Tekalp, “Digital Video Processing”, Prentice Hall, 978-0131900752.

·Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications, J.G. Proakis, D. G. Manolakis, Prentice Hall, 978-0133737622.

·Digital Signal Processing: A Computer-Based Approach, S. Mitra, McGraw-Hill, 978-0077366766.

Ödevler ve Projeler

Öğrencilerin ders kitaplarının bölüm sonlarından seçilen problemleri çözmeleri istenerek, sınavlara hazır hale getirileceklerdir

Laboratuvar Uygulamaları

-

Bilgisayar Kullanımı

Power Point Sunuları ve problem çözümü

Diğer Uygulamalar

-

Başarı Değerlendirme Sistemi

Faaliyetler

Adet

Değerlendirme Katkısı (%)

Yıl İçi Sınavları

1

30

Kısa Sınavlar

5

15

Ödevler

5

15

Projeler

Dönem Ödevi/Projesi

Laboratuvar Uygulaması

Diğer Uygulamalar

Final Sınavı

1

40

Avrupa Kredi Transfer Sistemi (AKTS) İşyükü Tablosu

Aktivite

Miktar

Saat

Toplam İşyükü

Ders

14

3

42

Ara Sınav

1

25

25

Kısa Sınav (Quiz)

5

4

20

Ödev

5

2

10

Proje

Laboratuvar

Uygulama

Seminer

Sunum

Saha Çalışması

Final Sınavı

1

30

30

Toplam İşyükü

127

Toplam İşyükü/25

127/25

AKTS Kredisi

5

Hafta

Konular

Dersin

Çıktıları

1

Sayısal görüntü işleme temelleri

1

2

Matlab görüntü işleme aracı ve temel uygulamalar

1

3

Temel görüntü işleme konuları: Sayısal imge, sayısal/analog video, piksel, çözünürlük, bit derinliği, renkler ve dosya tipleri.

1

4

Sayısal imge dosya tipleri: raw, yuv, tiff, bmp, jpeg. Temel imge işlemleri: Döndürme, aynalama, yeniden boyutlandırma.

2-3

5

Görüntü iyileştirme, parlaklık ve karşıtlık ayarları: Eşikleme, tersleme, histogram, karşıtlık yayma

2-3

6

Piksel komşuluk işlemleri: Konvolüsyon, alçak ve yüksek geçiren filtre, Ortanca filtresi, Kenar bulma ve Korelasyon

2-3

7

Renk uzayları: RGB, HSI, YUV, CMYK, vb.

2-3

8

Ara Sınav

9

Frekans uzayı, filtreleme, faz korelasyonu

2-3

10

Morfolojik işlemler: Yayma, Erozyon, Açma, kapama

2-3

11

Kayıplı ve kayıpsız sıkıştırma, JPEG

2-3

12

İmge bölütleme

2-3

13

İmge gösterimi ve betimleme

2-3

14

Nesne Tanıma

2-3

Elektrik Elektronik Mühendisliği Programı Çıktıları

Katkı Seviyesi*

1

2

3

a

Matematik, bilim ve mühendislik bilgisini uygulama becerisi

X

b

Verileri analiz etme ve açıklama yanında deney yapma ve tasarlama becerisi

X

c

Bir sistemi, ürün bileşenini veya prosesi istenilen gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi

X

d

Çok disiplinli takım çalışması yürütebilme becerisi

X

e

Yönetim ve Mühendislik problemlerini belirleme, formüle etme ve çözme becerisi

X

f

Mesleki ve etik sorumlulukları kavrama

X

g

Çok etkin sözlü ve yazılı iletişim kurabilme becerisi

X

h

Mühendislik çözümlerinin küresel ve toplumsal bağlamda etkisinin kavranması için gereken geniş kapsamlı bir eğitim

X

i

Yaşam boyu öğrenim gereğini algılamış ve bu beceriyi kazanmış olmaları

X

j

Güncel/çağdaş konulara ilişkin bilgi sahibi olmaları

X

k

Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri, becerileri ve modern mühendislik donanımlarını kullanabilme becerisi

X

l

Elektrik ve Elektronik mühendisliği bağlamında iletişim, kontrol, güç elektroniği ve bilgisayar alanlarında temel bilgileri uygulama becerisi

X

Ders  Öğrenme Çıktıları

 Program Çıktıları

I

II

III

a

X

b

X

c

X

d

X

e

X

f

X

g

X

h

X

i

X

j

X

X

k

X

X

l

X

Düzenleyen 

Yıldıray YALMAN

Tarih

Ocak, 2018

İmza