IES 524 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Sayısal Görüntü İşleme
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
IES 524
Güz/Bahar
3
0
3
7.5

Ön Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Seviyesi
Yüksek 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, Fourier dönüşümü, ve ayrık cosine dönüşümü; görüntü işleme temelleri, görüntü iyileştirme, görüntü onarımı, görüntü kodlama ve sıkıştırma, video işleme, örneğin video kodlama ve sıkıştırma bulunmaktadır. İlave konular örneğin sayısal yüksek çözünürlüklü TV sistemleri ve mühendislik ve bilgisayar bilimlerindeki uygulamalar gösterilecektir.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Sayısal görüntü işleme sistemleri ile ilgili temel kavramları anlamalı
  • Fourier dönüşümü kullanılarak frekans bölgesinde görüntüleri (iki boyutlu sinyalleri) nasıl analiz edeceğini bilmeli
  • İnsanın görsel algılamasını basit olarak anlamalı
  • Matlab ve Sinyal ve Görüntü İşleme yazılım paketini kullanarak sayısal görüntü işleme algoritmalarının tasarımı ve benzetimini yapabilmelidirler.
Tanımı Dersin içeriğinde ikiboyutlu 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; Video kodlama ve sıkıştırmayı içeren video işleme 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 Görüntü İşleme Nedir? Sayısal görüntü işlemenin uygulama alanları / Introduction. What is Digital Image Processing? Application areas of digital image processing Chapter 1. Sections 1.11.3. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
2 Sayisal Görüntü Temelleri. Sayısal görüntüler nasıl üretilir? Örnekleme, nicemleme, örtüşme, Moire örüntüleri, görüntü yakınlaştırma ve küçültme / Digital Image Fundamentals. How digital images are generated? Sampling, quantization, aliasing, Moire patterns, image zooming and shrinking Chapter 1&2. Sections 1.4,1.5, 2.12.4. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
3 Görüntü Dönüşümleri. 2D DFT ve FFT, frekans düzlemi, ve görüntü süzgeçleme / Image Transforms. 2D DFT and FFT, the frequency domain, and image filtering Chapter 2. Sections 2.5,2.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
4 Uzamsal düzlemde görüntü iyileştirme. Histogram işleme / Image Enhancement in the spatial domain. Histogram processing Chapter 3. Sections 3.13.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
5 2D Discrete Fourier Dönüşümü ve Tersi, 2D DFT ve 2D Evrişim Teoremi /The 2D Discrete Fourier Transform and Its Inverse, Properties of the 2D DFT and the 2D Convolution Theorem Chapter 4. Sections 4.5.5, 4.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
6 Frekans düzleminde görüntü iyileştirme / Image Enhancement in the frequency domain. Chapter 4. Sections 4.74.10. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
7 Görüntü Onarımı. En küçük ortalamalı kare hatası (Wiener) süzgeçleme / Image Restoration. Minimum mean square error (Wiener) filtering Chapter 5. Sections 5.1,5.2,5.75.10. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
8 Renkli Görüntü İşleme. Renk dönüşümleri. Renkli görüntü yumuşatma ve keskinleştirme / Color Image Processing. Color transformations. Color image smoothing and sharpening Chapter 6. Sections 6.16.6. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
9 Dalgacıklar ve Çokluçözünürlük işleme /Wavelets and Multiresolution processing Chapter 7. Sections 7.17.5. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
10 Görüntü Sıkıştırma. Sıkıştırma metodları ve standardları /Image Compression. Compression methods and standards Chapter 8. Sections 8.1,8.2. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
11 Biçimsel Görüntü İşleme. Genleşme ve Kemirme /Morphological Image Processing. Dilation and Erosion Chapter 9. Sections 9.19.3. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
12 Görüntü Bölütlemesi /Image Segmentation Chapter 10. Sections 10.110.3. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
13 Görüntü Gösterimi ve Tanımlaması / Image Representation and Description Chapter 11. Sections 11.111.3. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
14 Nesne Tanıma / Object Recognition Chapter 12. Sections 12.1,12.2. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728X
15 Görüntü İşleme Uygulamaları /Applications of Image Processing Chapter 8. Sections 8.3. Digital Image Processing. Gonzalez & Woods. ISBN 013168728XA. Skodras, C. Christopoulos, T. Ebrahimi, “The JPEG2000 Still Image Compression Standard,” IEEE Signal Processing Magazine, Sept. 2001.
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
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1*
30
Proje
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınav / Sözlü Sınav
1
20
Final Sınavı / Sözlü Sınav
1
30
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
70
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
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
6
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1*
5
Proje
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar
1
11
Final / Sözlü Sınav
1
16
    Toplam
170

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1

Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.

2

Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.

3

Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular, değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir.

4

Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir.

5

Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.

6

Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir.

7

Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler.

8

Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir, bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.

 

9

Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar.

10

Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.

11

Elektrik ve Elektronik Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların  elektrik ve elektronik mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır.

12

Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.

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