BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Kazanılan Yeterlilik | Program Süresi | Toplam Kredi (AKTS) | Öğretim Şekli | Yeterliliğin Düzeyi ve Öğrenme Alanı | |
| LİSANS DERECESİ | 4 | 240 | ÖRGÜN |
TYÇ, TYYÇ, EQF-LLL, ISCED (2011):6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey TYYÇ, ISCED (1997-2013): 48,52 |
|
DERSİN GENEL BİLGİLERİ
| Ders Kodu: | EEE457 | ||||||||
| Ders İsmi: | SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME | ||||||||
| Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||||||
| Ders Kredileri: |
|
||||||||
| Öğretim Dili: | English | ||||||||
| Ders Koşulu: | |||||||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
| Dersin Türü: | Bölüm/Program Seçmeli | ||||||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Uzaktan Eğitim | ||||||||
| Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. Yıldıray YALMAN | ||||||||
| Dersi Veren(ler): | Prof.Dr. Yıldıray YALMAN | ||||||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | Dersin amacı temel sayısal görüntü işleme yöntemlerini öğretmektir. Dersi başarı ile bitiren öğrencilerin aşağıdaki kazanımlara sahip olması amaçlanmaktadır: Sayısal görüntü işleme temellerini tanımlar, Sayısal görüntü işlemede kullanılan görüntü dönüşüm yöntemlerini kategorize eder, Sayısal görüntü işlemede kullanılan uygun görüntü iyileştirme tekniklerini belirler, Sayısal görüntü işlemede kullanılan görüntü onarım teknikleri ve yöntemlerini açıklar, Sayısal görüntü işlemede kullanılan görüntü sıkıştırma ve bölütleme yöntemlerini Matlab kullanarak uygular. |
| Dersin İçeriği: | Bu ders sayısal görüntü işleme ilkeleri, araçları, teknikleri ve algoritmalarına ilişkin konuları ile görüntü analizi, filtreleme, bölütleme ve örüntü tanıma konularını içerir. Ayrıca bazı ödevler için bir görüntü işleme yazılım (MATLAB) aracı öğretimini de içermektedir. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Makine görme sistemlerinin tasarımındaki temel zorlukları açıklar. 2) Görüntü elde etme, depolama, geliştirme, bölütleme, gösterim ve açıklama ile ilgili genel işlemleri açıklayabilir. 3) MATLAB kullanarak tek renkli yanı sıra renkli görüntüler için filtreleme ve temel görüntü işleme algoritmalarını uygulayabilir. |
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Sayısal görüntü işleme temelleri | |
| 2) | Matlab görüntü işleme aracı ve temel uygulamalar | |
| 3) | Temel görüntü işleme konuları: Sayısal imge, sayısal/analog video, piksel, çözünürlük, bit derinliği, renkler ve dosya tipleri. | |
| 4) | Sayısal imge dosya tipleri: raw, yuv, tiff, bmp, jpeg. Temel imge işlemleri: Döndürme, aynalama, yeniden boyutlandırma. | |
| 5) | Görüntü iyileştirme, parlaklık ve karşıtlık ayarları: Eşikleme, tersleme, histogram, karşıtlık yayma | |
| 6) | Piksel komşuluk işlemleri: Konvolüsyon, alçak ve yüksek geçiren filtre, Ortanca filtresi, Kenar bulma ve Korelasyon | |
| 8) | Renk uzayları: RGB, HSI, YUV, CMYK, vb. | |
| 8) | Arasınav | |
| 9) | Frekans uzayı, filtreleme, faz korelasyonu | |
| 10) | Morfolojik işlemler: Yayma, Erozyon, Açma, kapama | |
| 11) | Kayıplı ve kayıpsız sıkıştırma, JPEG | |
| 12) | İmge bölütleme | |
| 13) | İmge gösterimi ve betimleme | |
| 14) | Nesne Tanıma |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | R.C. Gonzalez, R.E. Woods, S.L. Eddins, “Digital Image Processing Using Matlab”, Prentice Hall, 978-0130085191. |
| Diğer Kaynaklar: | 1. R.C. Gonzalez, R.E. Woods, “Digital Image Processing”, Prentice Hall, 9780133356724, 2017. 2. Al Bovik, “The Essential Guide to Image Processing”, Elsevier, 2nd Edition, 978-0-12-374457-9. 3. A. Murat Tekalp, “Digital Video Processing”, Prentice Hall, 978-0131900752. 4. J.G. Proakis, D. G. Manolakis, “Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications”, Prentice Hall, 978-0133737622. 5. S. Mitra, “Digital Signal Processing: A Computer-Based Approach”, McGraw-Hill, 978-0077366766 |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
|||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Öğrenme Çıktıları | ||||||||||||
| 1) Matematik, bilim ve mühendislik bilgisini uygulama becerisi | ||||||||||||
| 2) Verileri analiz etme ve açıklama yanında deney yapma ve tasarlama becerisi | ||||||||||||
| 3) Bir sistemi, ürün bileşenini veya prosesi istenilen gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi | ||||||||||||
| 4) Disiplinli takım çalışması yürütebilme becerisi | ||||||||||||
| 5) Mühendislik problemlerini belirleme, formüle etme ve çözme becerisi | ||||||||||||
| 6) Mesleki ve etik sorumlulukları kavrama | ||||||||||||
| 7) Etkin sözlü ve yazılı iletişim kurabilme becerisi | ||||||||||||
| 8) Mühendislik çözümlerinin küresel ve toplumsal bağlamda etkisinin kavranması için gereken geniş kapsamlı bir eğitim | ||||||||||||
| 9) Yaşam boyu öğrenim gereğini algılamış ve bu beceriyi kazanmış olma | ||||||||||||
| 10) Güncel/çağdaş konulara ilişkin bilgi sahibi olma | ||||||||||||
| 11) Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri, becerileri ve modern mühendislik donanımlarını kullanabilme becerisi | ||||||||||||
| 12) Bilişim Sistemleri Mühendisliği bağlamında veritabanı sistemleri, bilgisayar ağları, donanım, yazılım, elektronik, sistemler ve güncel konularda temel bilgileri uygulama becerisi | ||||||||||||
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Oranı | |
| 1) | Matematik, bilim ve mühendislik bilgisini uygulama becerisi | |
| 2) | Verileri analiz etme ve açıklama yanında deney yapma ve tasarlama becerisi | |
| 3) | Bir sistemi, ürün bileşenini veya prosesi istenilen gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi | |
| 4) | Disiplinli takım çalışması yürütebilme becerisi | |
| 5) | Mühendislik problemlerini belirleme, formüle etme ve çözme becerisi | |
| 6) | Mesleki ve etik sorumlulukları kavrama | |
| 7) | Etkin sözlü ve yazılı iletişim kurabilme becerisi | |
| 8) | Mühendislik çözümlerinin küresel ve toplumsal bağlamda etkisinin kavranması için gereken geniş kapsamlı bir eğitim | |
| 9) | Yaşam boyu öğrenim gereğini algılamış ve bu beceriyi kazanmış olma | |
| 10) | Güncel/çağdaş konulara ilişkin bilgi sahibi olma | |
| 11) | Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri, becerileri ve modern mühendislik donanımlarını kullanabilme becerisi | |
| 12) | Bilişim Sistemleri Mühendisliği bağlamında veritabanı sistemleri, bilgisayar ağları, donanım, yazılım, elektronik, sistemler ve güncel konularda temel bilgileri uygulama becerisi |
Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri
Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri
Ölçme ve Değerlendirme
| Yöntemler | Uygulama Sayısı / Yarıyıl | Katkı Oranı |
| Küçük Sınavlar | 4 | % 15 |
| Ödev | 3 | % 10 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 20 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | % 55 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİNİN BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI | % 45 | |
| YARIYIL SONU SINAVININ BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI | % 55 | |
| Toplam | % 100 | |
İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması
| Aktiviteler | Uygulama Sayısı / Yarıyıl | Süre (Saat) | İş Yükü (Saat) |
| Ders | 14 | 3 | 42 |
| Ödevler | 3 | 5 | 15 |
| Küçük Sınavlar | 4 | 3 | 12 |
| Ara Sınavlar | 1 | 25 | 25 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü | 124 | ||