Bizi takip edin
|
EN

LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)

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. X
2 Bilgisayar Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. X
3 Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular, değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. X
4 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. X
5 Bilgisayar Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. X
6 Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. X
7 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. X
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. X
9 Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. X
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. X
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. X
12 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. X

*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.