TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ |
| BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ PR. (İNGİLİZCE) | |
| Kod | CEN403 |
| Ad | Digital Image Processing |
| Dönem | 2018-2019 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 7. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Etiket | S Seçmeli |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Doç. Dr. MUSTAFA ORAL |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Doç. Dr. MUSTAFA ORAL
(Güz)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Endüstride otomasyon sistemlerinde bilgisayar görmesi düzeneklerine sürekli ihtiyaç duyulmaktadir. Özellikle parça sayma;, kalite kontrol gibi uygulamalar bilgisayar görmesi ile yapilmaktadir. Bu derste ögrencilerin görüntü islemeyi ögrenip, endüstriyel bir uygulamaya yönelik bir bilgisayar görmesi yazilimini; yapabilmeleri hedeflenmektedir.
Dersin İçeriği
Matematiksel Görüntü Sunumları, Görüntü Örneklemesi ve Miktarlanması, Görüntü Değişimleri: Fourier, Karhunen-Loeve, vs., Görüntü kalitesini arttırma: İstatistiksel Metotlar, Ad,Hoc Tekniği, Görüntü Onarımı : Ters Filtereler, İstatistiksel ve cebirsel.
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Notlar
1. GONZALEZ R.C., WOODS R.E., and ADDINS S.L., Digital Image Processing Using Matlab, Pearson Education Inc., New Jersey, 2004. 2. LOW A., Introductory Computer Vision and Image Processing, McGrow-Hill, 1991, ENGLAND. 3. AWCOCK G.J. and THOMAS R., Applied Image Processing, McGrow-Hill, Inc., 1996. 4. JAHNE B., Digital Image Processing, Springer-Verlag, 2005, Netherlands.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Bilgisayar görmesi donanım elemanlarını tanımak. |
| ÖÇ02 | Görüntü işleme konusunda bilgi sahibi olmak |
| ÖÇ03 | Görüntü işleme algoritmalarını oluşturup programlarını yazabilmek. |
| ÖÇ04 | Endüstriyel bir görme sistemini tasarlayabilmek. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | - | Matematik, fen bilimleri ve bilgisayarla ilgili mühendislik konularında yeterli altyapıya sahip olma; bu alanlardaki kuramsal bilgileri beraber kullanabilme | 5 |
| PÖÇ02 | - | Mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analitik yöntemler ve modelleme tekniklerini seçme ve uygulama, | 4 |
| PÖÇ03 | - | Bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlama becerisi; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi, | 4 |
| PÖÇ04 | - | Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçlar ile ve bilişim teknolojilerini etkin kullanma becerisi | 4 |
| PÖÇ05 | - | Deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi, | 3 |
| PÖÇ06 | - | Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin çalışabilme becerisi, sorumluluk alma ve özgüven | 3 |
| PÖÇ07 | - | Bilgiye erişebilme, kaynak araştırması yapabilme ve bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi | 4 |
| PÖÇ08 | - | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi, | 1 |
| PÖÇ09 | - | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma, ve en az bir yabancı dilde teknik yayın okuyup anlayabilme becerisi, | 1 |
| PÖÇ10 | - | Mesleki ve etik sorumluluk bilinci, | 4 |
| PÖÇ11 | - | Proje yönetimi, işyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği, ve mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalık, | 4 |
| PÖÇ12 | - | Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkiler, girişimcilik ve yenilikçilik, ve çağın sorunları hakkında bilgi sahibi olmak | 1 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Bilgisayar görmesi sisteminin donanım ve yazılımsal yapısı | Ders notlarını okuma | |
| 2 | Görüntü matrisinin oluşturulması, komşuluk prensipleri | Ders notlarını okuma | |
| 3 | Gri seviyeli görüntü işleme, İkili görüntü işleme, renkli görüntü işleme, farkları kullanım yerleri | Ders notlarını okuma | |
| 4 | Nicemleme, eşikleme, histogram, gürültü azaltma teknikleri. | Ders notlarını okuma | |
| 5 | Kenar belirleme, köşe belirleme | Ders notlarını okuma | |
| 6 | Örüntü tanımaya yönelik görüntü analizi | Ders notlarını okuma | |
| 7 | Piksel tabanlı operasyonlar | Ders notlarını okuma | |
| 8 | Ara Sınav | Ders notlarını okuma | |
| 9 | Morfolojik İşlemler | Ders notlarını okuma | |
| 10 | İmge Sıkıştırma | Ders notlarını okuma | |
| 11 | Örnek uygulamalar - sunumlar | Ders notlarını okuma | |
| 12 | Örnek uygulamalar - sunumlar | Ders notlarını okuma | |
| 13 | Örnek uygulamalar - sunumlar | Ders notlarını okuma | |
| 14 | Örnek uygulamalar - sunumlar | Ders notlarını okuma | |
| 15 | Örnek uygulamalar - sunumlar | Ders notlarını okuma | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Yarıyıl Sonu Sınavları | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Yarıyıl Sonu Sınavları |
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri
| Değerlendirme Türü | Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi | Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi |
|---|---|---|
| 1. Ara Sınav | 50 | 20 |
| 1. Proje / Tasarım | 50 | 20 |
| Genel Değerlendirme | ||
| Yarıyıl İçi / Yıl İçi Toplam | 100 | 40 |
| 1. Yıl Sonu Sınavı | - | 60 |
| Genel Toplam | - | 100 |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 15 | 15 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 157 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,28 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||