Bizi takip edin
|
EN

LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezli)

EEE 501 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Uygulamalı Sayısal Görüntü İşleme
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
EEE 501
Güz/Bahar
3
0
3
7.5

Ön-Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
Yüksek Lisans
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri -
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları) -
Dersin Amacı Bu ders sayısal görüntü işleme alanındaki temel prensipler ve teknikler ile mühendislik problemlerine uygulamalarını öğretmeyi amaçlamaktadır. Dersin içeriğinde görüntüler üzerinde nokta işlemleri, görüntü süzgeçleme ve dekonvolüsyon, öz-görüntüler, gürültü indirgeme ve onarımı, renkli görüntü işleme, çok çözünürlüklü işleme, görüntü sıkıştırma, morfolojik görüntü işleme, ölçek-uzay teknikleri, öznitelik çıkarımı ve tanıma, görüntü eşikleme / bölütleme, görüntü kayıtlama ve eşleştirme gibi konuları ve yazılım uygulamaları bulunmaktadır.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • görüntü işleme tekniklerini ve sistemlerini analiz ederken görüntü oluşturma, örnekleme ve nicemleme prensiplerini kullanmayı öğrenecek,
  • görüntüleri işlemek ve iyileştirmek için yoğunluk dönüşümleri, uzamsal ve frekans düzleminde süzgeçleme tekniklerini kullanmayı öğrenecek,
  • farklı gürültü ve bozulma süreçleri içindeki görüntülerin onarımı için spesifik teknikleri kullanmayı öğrenecek,
  • en çok kullanılan renk modellerini uygulamayı ve renkli görüntü işleme için kullanmayı öğrenecek,
  • farklı sayısal görüntü işleme tekniklerinin avantajları ve kısıtlamaları konusunda bilgisi olabilecek,
  • sayısal görüntü işleme tekniklerinin potansiyel kullanım alanlarını değerlendirebilecek,
  • sayısal görüntü işleme algoritmalarını Matlab ve görüntü işleme araçları kullanarak tasarlayabilecek ve uygulayabileceklerdir.
Ders Tanımı Görüntü süzgeçleme ve dekonvolüsyon, öz-görüntüler, gürültü indirgeme ve onarımı, renkli görüntü işleme, çok çözünürlüklü işleme, görüntü sıkıştırma, morfolojik görüntü işleme, ölçek-uzay teknikleri, öznitelik çıkarımı ve tanıma, görüntü eşikleme / bölütleme, görüntü kayıtlama ve eşleştirme.

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
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 İşlemenin Uygulama Alanları Gonzales & Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall,3rd ed., 2008 (Ch. 1)
2 Sayısal Görüntü Temelleri. Örnekleme, Nicemleme, Örtüşme, Moire örüntüleri Gonzales & Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall,3rd ed., 2008 (Ch. 2)
3 Nokta İşlemleri, Görüntü Yoğunluk Dönüşümleri, Histogram İşleme Gonzales & Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall,3rd ed., 2008 (Ch. 3)
4 Uzamsal Süzgeçleme, Uzamsal Düzlemde Görüntü İyileştirme Gonzales & Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall,3rd ed., 2008 (Ch. 3)
5 Frekans Düzleminde Süzgeçleme ve Görüntü İyileştirme Gonzales & Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall,3rd ed., 2008 (Ch. 4)
6 Görüntü Restorasyonu ve Oluşturma Gonzales & Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall,3rd ed., 2008 (Ch. 5)
7 Görüntü Restorasyonu ve Oluşturma Gonzales & Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall,3rd ed., 2008 (Ch. 5)
8 Ara sınav
9 Renkli Görüntü İşleme, Renk Dönüşümleri Gonzales & Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall,3rd ed., 2008 (Ch. 6)
10 Çok Çözünürlüklü Görüntü İşleme Gonzales & Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall,3rd ed., 2008 (Ch. 7)
11 Görüntü Sıkıştırma Gonzales & Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall,3rd ed., 2008 (Ch. 8)
12 Morfolojik Görüntü İşleme Gonzales & Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall,3rd ed., 2008 (Ch. 9)
13 Görüntü Bölütleme ve Kayıtlama Gonzales & Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall,3rd ed., 2008 (Ch. 10)
14 Sınıf-içi Sunumlar
15 Sınıf-içi Sunumlar
16 Dönemin gözden geçirilmesi  

 

Ders Kitabı Yukarıda belirtilen kitap ve ders yansıları
Önerilen Okumalar/Materyaller İlgili Araştırma Makaleleri

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
-
-
Laboratuvar / Uygulama
-
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
1
30
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
40
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
30
Final Sınavı
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
3
100
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
0
Sınıf Dışı Ders Çalışması
16
3
48
Arazi Çalışması
0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
0
Portfolyo
0
Ödev
1
20
20
Sunum / Jüri Önünde Sunum
0
Proje
1
89
89
Seminer/Çalıştay
0
Sözlü Sınav
0
Ara Sınavlar
1
20
20
Final Sınavı
0
    Toplam
225

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
2 Bilgisayar 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 Bilgisayar 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 Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların bilgisayar 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

 


İzmir Ekonomi Üniversitesi
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.