Dijital Görüntü İşleme (COMPE 464) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Dijital Görüntü İşleme COMPE 464 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü Dersin Seviyesi Ders Verilme Şekli Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri İngilizce Teknik Seçmeli Dersler Lisans Yüz Yüze Anlatım Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i Dersin Asistanı Dersin Amacı Dersin Eğitim Çıktıları Dersin İçeriği Bu dersin ana amacı : 1 boyutlu ve iki boyutlu sinyalleri tanımlamak, Uzay bölgesi ve frekans bölgesi sinyallerini tanımlamak, Görüntü analizinde kullanılan teorilere ve matematiksel yöntemlere giriş yapmak, Sayısal görüntü işlemede günümüzde kullanılan analitik araç ve yöntemleri tanıtmak, Öğrencilerin bu araçları görüntü onarma, iyileştirme ve sıkıştırmada kullanmalarını sağlamaktır. Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Sayısal görüntülerin alınması, gösterilmesi, değiştirilmesi ve işlenmesi ile ilgili teorik ve algoritmik prensipleri oluşturmak Görüntü analizinde, özellikle dönüşüm teorileri (uzay alanında olduğu kadar, frekans alanında da), görüntü iyileştirme yöntemleri, görüntü sıkıştırma ve örüntü tanıma konularında temel matematiksel kavramlarının kullanımını açıklamak Görüntü işleme ile yeni kavramları verimli şekilde birleştirecek beceri geliştirmek Sinyal ve görüntü işlemeye giriş, Dijital görüntü işlemeye genel bakış, Ayrık zaman sinyalleri ve sistemleri. Örnekleme, yeniden canlandırma ve sayısallaştırma. Sayısal görüntü gösterimi. Görüntü dönüşümleri, iyileştirme, onarma, parçalama ve tanımlama. Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları HaftaKonular Ön Hazırlık
1 Sinyaller ve sistemlere giriş Diğer kaynaklar 2 1 boyutlu ve iki boyutlu sinyaller ve sinyal işleme temelleri 3 İki boyutlu sinyallerde örnekleme ve nicemleme 4 Dijital görüntü işlemeye temel bakış Diğer kaynaklar Diğer kaynaklar 5 Temel bilgiler Bölüm 1-2 6 Yoğunluk dönüşümü ve uzaysal filtreleme 7 1-boyutlu ve 2-boyutlu sinyallerin işlenmesi, Frekans bölgesinde görüntü işleme, Hızlı Fourier Dönüşümü nün matematiksel temelleri Bölüm 1 (ana kaynak) Bölüm 2 Bölüm 2 8 Görüntü iyileştirme Bölüm 3-4 9 Görüntü onarma Bölüm 5 10 Renkli görüntü işleme Bölüm 6 11 Görüntü sıkıştırma Bölüm 8 12 Morfolojik görüntü işleme Bölüm 9 13 Görüntü bölümleme Bölüm 10 14 Nesne tanıma Bölüm 12 15 Gözden geçirme 16 Gözden geçirme Kaynaklar Ders Kitabı: Diğer Kaynaklar: 1. Gonzalez, R. C., Woods, R. E., Digital Image Processing, Addison-Wesley, 2008. 1. 1. Jain, A. K., Fundamentals of digital Image Processing, Prentice-Hall.
2. 2. Castleman, K. R., Digital Image Processing, Prentice Hall. 3. 3. John G. Prokis and Dimitris G. Manolakis, Digital Signal Processing: Principle, Algorithms and Applications Prentice Hall Inc., Englewood Cliffs, NJ (USA), 3rd Ed., 1996. Değerlendirme Sistemi Çalışmalar Sayı Katkı Payı Devam/Katılım - - Laboratuar - - Uygulama - - Alan Çalışması - - Derse Özgü Staj - - Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - - Ödevler 5 30 Sunum - - Projeler - - Seminer - - Ara Sınavlar/Ara Juri 1 35 Genel Sınav/Final Juri 1 35 Toplam 7 100 Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 65
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 35 Toplam 100 Ders Kategorisi Temel Meslek Dersleri Uzmanlık/Alan Dersleri Destek Dersleri İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri Aktarılabilir Beceri Dersleri Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi # Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi 1 2 3 4 5 1 Matematik, fen bilimleri ve hesaplama alanlarındaki bilgi birikimini bilgisayar mühendisliği problemlerinin çözümüne uygulama becerisi.
2 Bilgisayar sistemlerine özgü sorunları analiz etme ve modelleme, çözümleri için uygun gereksinimleri belirleme ve tanımlama becerisi. 3 Belirlenen gereksinimleri karşılayacak bir bilgisayar sistemini, sistem parçasını, işlemi veya programı tasarlama, geliştirme ve değerlendirme becerisi. 4 Bilgisayar sistemleri mühendislik uygulamaları için modern teknik ve mühendislik araçlarını kullanma becerisi. 5 Hesaplama ihtiyaçlarını anlamak için deney tasarlama, veri toplama, analiz etme, yorumlama ve doğru seçimler yapabilme becerisi. 6 Disiplin içi ve disiplinler arası takımlarda veya bireysel olarak etkin biçimde çalışabilmek için gerekli organizasyonel ve iş yeteneklerini ortaya koyabilme becerisi. 7 Türkçe ve İngilizce dillerinde etkin iletişim kurabilme becerisi. 8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki son gelişmeleri takip edebilme ve kendini sürekli yenileme becerisi. 9 Bilgisayar Mühendisliği alanında mesleki, hukuksal, etik ve sosyal sorunlar hakkında farkındalık ve sorumluluk bilinci. 10 Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık; uluslararası standartların ve yöntemlerin bilinmesi. 11 Karar alırken, Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının evrensel, çevresel, sosyal ve hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. 12 Sayısal hesaplama ve sayısal gösterim sistemlerini analiz, tasarım ve ifade becerisi. 13 Hesaplama problemlerinin çözülmesinde programlama dillerini ve uygun bilgisayar mühendisliği kavramlarını kullanma becerisi.
ECTS/İş Yükü Tablosu Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) Laboratuar Uygulama Derse Özgü Staj Alan Çalışması Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi Sunum/Seminer Hazırlama Projeler 16 3 48 16 2 32 Ödevler 5 8 40 Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15 1 20 20 Toplam İş Yükü 155