ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE

Ders Bilgi Formu ( ELM 568 )

   Temel bilgiler
Ders adı: Görüntü İşleme
Ders kodu: ELM 568
Öğretim üyesi: Dr. Öğr. Üyesi Köksal HOCAOĞLU
AKTS kredisi: 7.5
GTÜ kredisi: 3 (3+0+0)
Yılı, Dönemi: 1/2, Güz ve Bahar
Dersin düzeyi: Yüksek lisans
Dersin tipi: Alan seçmeli
Öğretim dili: Türkçe
Öğretim şekli: Yüz yüze
Ön koşullar: Olasılık ve istatistik kavramlarına sahip olmak, işaretler ve sistemler ve sayısal işaret işleme derslerini almış olmak ve bilgisayar programı yazmayı gerektiren projelerin tamamlanabilmesi için üst düzeyli dillerden en az birini biliyor olmak
Staj durumu: Yok
Dersin amacı: Bu dersin amacı, görüntü işleme ve analizi alanındaki temel kavramları, teknikleri ve güncel uygulama problemlerini öğrencilere tanıtmaktır.
   Öğrenme çıktıları Yukarı

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:

  1. Sayısal görüntüleri iyileştirmeye yönelik algoritmalar geliştirir.

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. İleri düzey Elektronik Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak
    2. Gelişmiş mühendislik problemlerini formüle edip çözmek
    3. Deney formüle etmek, uygulamak, raporlamak ve prototipler ortaya koymak
    4. Bağımsız araştırma projeleri tasarlamak ve yürütmek
    5. Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak

    Değerlendirme Tipi

    1. Yazılı sınav
    2. Ödev
    3. Dönem projesi
  2. Bir görüntü işleme problemini hangi algoritmaları kullanarak çözebileceğine karar verir.

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. İleri düzey Elektronik Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak
    2. Bilgiyi yaymak ve disiplinlerarası işbirliği yapmak
    3. Bilimsel bilgiye ulaşmak
    4. Araştırma konusu ile ilgili fikir ve bulgularını sözlü ve yazılı olarak etkin şekilde ifade edebilmek

    Değerlendirme Tipi

    1. Yazılı sınav
    2. Laboratuvar uygulamaları/sınavları
    3. Dönem projesi
  3. Otomatik hedef tanımaya yönelik olarak görüntü işleme algoritmaları geliştirir.

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. İleri düzey Elektronik Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak
    2. Gelişmiş mühendislik problemlerini formüle edip çözmek
    3. Deney formüle etmek, uygulamak, raporlamak ve prototipler ortaya koymak
    4. Araştırma projesi doğrultusunda literatürü dikkatlice gözden geçirip, kendi sonuçları ile önceki literatür arasında bağlantı kurmak
    5. Bilimsel bilgiye ulaşmak
    6. Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak
    7. Araştırma konusu ile ilgili fikir ve bulgularını sözlü ve yazılı olarak etkin şekilde ifade edebilmek

    Değerlendirme Tipi

    1. Yazılı sınav
    2. Ödev
    3. Dönem projesi
  4. Tek boyutlu ve iki boyutlu sinyallerin analizi ve işlenmesi için kullanılan matematiksel teknikler arasındaki benzerliği tanır ve bundan yararlanır.

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. İleri düzey Elektronik Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak
    2. Deney formüle etmek, uygulamak, raporlamak ve prototipler ortaya koymak
    3. Araştırma projesi doğrultusunda literatürü dikkatlice gözden geçirip, kendi sonuçları ile önceki literatür arasında bağlantı kurmak
    4. Bilgiyi yaymak ve disiplinlerarası işbirliği yapmak
    5. Bağımsız araştırma projeleri tasarlamak ve yürütmek
    6. Araştırma konusu ile ilgili fikir ve bulgularını sözlü ve yazılı olarak etkin şekilde ifade edebilmek
    7. İlerleme raporlarını yayınlanmış doküman, tez, makalelere dayandırarak yazmak.
    8. Profesyonel ve etik davranış sorumluluğu sergilemek

    Değerlendirme Tipi

    1. Yazılı sınav
    2. Ödev
    3. Dönem projesi
  5. İki boyutlu sinyalleri frekans domeninde analiz eder.

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. İleri düzey Elektronik Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak
    2. Gelişmiş mühendislik problemlerini formüle edip çözmek
    3. Deney formüle etmek, uygulamak, raporlamak ve prototipler ortaya koymak
    4. Araştırma projesi doğrultusunda literatürü dikkatlice gözden geçirip, kendi sonuçları ile önceki literatür arasında bağlantı kurmak
    5. Bilimsel bilgiye ulaşmak
    6. Modern teknolojiyle sürekli öğrenme bilinci geliştirmek
    7. Araştırma konusu ile ilgili fikir ve bulgularını sözlü ve yazılı olarak etkin şekilde ifade edebilmek
    8. Profesyonel ve etik davranış sorumluluğu sergilemek

    Değerlendirme Tipi

    1. Yazılı sınav
    2. Ödev
    3. Seminer/sunum
    4. Dönem projesi
  6. MATLAB veya eşdeğer bir programlama dilinde sayısal görüntü işleme yöntemlerini gerçekleştirir.

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. İleri düzey Elektronik Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak
    2. Gelişmiş mühendislik problemlerini formüle edip çözmek
    3. Bilgiyi yaymak ve disiplinlerarası işbirliği yapmak
    4. Bilimsel bilgiye ulaşmak
    5. Disiplinlerarası etkileşim bulunan araştırma takımlarında etkin şekilde çalışmak
    6. Modern teknolojiyle sürekli öğrenme bilinci geliştirmek
    7. Araştırma bulgularını seminer ve konferanslarda savunabilmek

    Değerlendirme Tipi

    1. Yazılı sınav
    2. Seminer/sunum
    3. Dönem projesi
   İçerik Yukarı
1. hafta: Sayısal görüntü işlemede temel kavramlar
2. hafta: Görüntü iyileştirme teknikleri (uzamsal düzlemde uygulanan filtreler)
3. hafta: Görüntü iyileştirme teknikleri (histogram tabanlı yöntemler)
4. hafta: Görüntü iyileştirme teknikleri (bulanık mantık tabanlı yöntemler)
5. hafta: Frekans domeninde filtreleme (iki boyutlu AFT ve özellikleri, filtre tasarımı ve uygulamaları)
6. hafta: Frekans domeninde filtreleme (filtre gerçekleme, FFT)
7. hafta: Ara sınav
8. hafta: Görüntü bölütleme (kenar tespiti, eşikleme)
9. hafta: Görüntü bölütleme (çok seviyeli eşikleme, bölgesel bölütleme)
10. hafta: Morfolojik görüntü işleme (binary, grayscale)
11. hafta: Görüntü onarımı (gürültü modelleri, uzamsal filtreleme ile onarım)
12. hafta: Görüntü onarımı (frekans domeninde filtreleme ile onarım, Wiener Filtreleme)
13. hafta: Renkli görüntü İşleme
14. hafta: Proje sunumları
15. hafta*: Genel gözden geçirme
16. hafta*: Final sınavı
Ders kitapları ve materyaller: Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, “Digital Image Processing”, Third Edition, Prentice Hall, 2008.
Önerilen kaynaklar: Gonzalez, Woods, and Eddins, “Digital Image Processing using MATLAB”, Second Edition, Gatesmark Publishing, 2009.
  * 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.
Değerlendirme Yukarı
Değerlendirme tipi Hafta numarası Ağırlık (%)
Ara sınavlar (Vizeler): 6 15
Dönem içi diğer çalışmalar: 2,4,7,10,11 10
Proje: 3,9 40
Ödev: 4,8,9,12 10
Kısa sınav (Quiz): 0
Final sınavı: 16 25
  Toplam ağırlık:
(%)
   İş yükü Yukarı
Etkinlik Süre (Haftalık saat) Toplam hafta sayısı Dönem boyu toplam iş yükü
Dersler (Yüz yüze öğretme): 3 14
Ders dışı bireysel çalışma: 4 12
Uygulama, Rehberli problem çözme: 0 0
Ödev: 4 9
Dönem projesi: 18 2
Dönem projesi sunumu: 0.5 2
Kısa sınav (Quiz): 0 0
Ara sınav için bireysel çalışma: 12 1
Ara sınav (Vize): 1 1
Final sınavı için bireysel çalışma: 15 1
Final sınavı: 2 1
    Toplam işyükü:
    Toplam AKTS kredisi:
*
  * AKTS kredisi, toplam iş yükünün 25'e bölümüdür. (1 AKTS = 25 saatlik iş yükü)
-->