MATEMATİK
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
EEE5541	Sayısal Görüntü ve Video İşlemeye Giriş	Güz	3	0	3	12

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	English
Dersin Türü:	Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Dr. Öğr. Üyesi ZAFER İŞCAN
Opsiyonel Program Bileşenleri:	Yok.
Dersin Amacı:	Bu ders dördüncü sınıf lisans ve lisansüstü öğrencilerine yönelik imge ve video işlemeye giriş dersidir. Dersin ana amaçları şunlardır: Öğrecileri sayısal imge ve video işlemenin teorik temelleri ile tanıştırmak; öğrencileri sayısal imge ve video işlemenin modern uygulamaları ile tanıştırmak; öğrencilere MATLAB benzetim ödevleri ile imge ve video işleme konusunda pratik deneyim kazandırmak; öğrecilere karmaşık imde ve video işleme problemlerini çözebilme yeteneği kazandırmak.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1. İmge ve video oluşturmanın ve üretmenin temel yöntemlerini ve problemleri tartışabilir.
2. İmge ve video örneklemenin temellerini anlatabilir.
3. MATLAB imge işleme araç kutusundaki fonksiyonları imge ve video işleme problemlerine uygulayabilir.
4. Imgelere geometrik dönüşümler uygulayabilir.
5. İmgelere gri seviye dönüşümleri ve frekans uzayında filtreleme tanımlayabilir ve uygular.
6. İmge iyileştirme, morfolojik imge işleme ve imge bölütlemeyi anlatabilir ve uygular.
7. Temel imge kodlama ve öznitelik çıkarma yöntemlerini uygular.
8. Video örnekleme hızı ve format değiştirme yöntemlerini anlatabilir.
9. Hareket kestirimi ve video iyileştirme yöntemlerini anlatabilir.

Dersin İçeriği

İmge ve video işlemeye giriş; İnsan görme sistemi; İmge oluşumu, imge işlemenin temelleri; MATLAB imge işleme araç kutusuna giriş; İmgeler üzerinde aritmetik ve mantıksal işlemler; Geometrik dönüşümler, gri-seviye dönüşümleri
Histogram işleme, komşuluk işlemleri; Frekans uzayında işleme; İmge iyileştirme; Morfolojik imge işleme, kenar bulma; İmge bölütleme; Renkli imgelerin işlenmesi; İmge kodlama ve sıkıştırma; Öznitelik çıkarma; Temel örüntü tanıma yöntemleri
Video standartları; Video format dönüşümü; Hareket kestirimi ve video iyileştirme.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Giriş, İnsan Görme Sistemi, Imge Oluşumu,
2)	İmge işlemenin temelleri, MATLAB'İn temelleri
3)	MATLAB İmge İşleme Araç kutusu, İmge Algılama ve Kaydetme
5)	Gri seviye dönüşümleri, histogram işlemleri
7)	Kenar Bulma, İmge Bölütleme
8)	İmge bölütleme, Arasınav
9)	İmge onarma, morfolojik imge işleme
10)	Renkli İmge İşleme
11)	İmge sıkıştırma ve kodlama
12)	Öznitelik çıkarma, görsel örüntü tanıma
13)	Videonun Temelleri, Video standartları, video format dönüşümü
14)	Hareket kestirimi ve video iyileştirme

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Practical Image and Video Processing Using MATLAB, Oge Marques, Wiley, 2011, ISBN: 978111093467.
Diğer Kaynaklar:	Video Processing and Communications, by Yao Wang, Joern Ostermann, and Ya-Qin Zhang, Prentice Hall, 2002, ISBN 0-13-017547-1. Digital Video Processing, by M. Tekalp, Prentice Hall, 1995, ISBN 0-13-190075-7.

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ödev	4	% 20
Projeler	1	% 20
Ara Sınavlar	1	% 20
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 60
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	5	70
Proje	1	14	14
Ödevler	4	20	80
Ara Sınavlar	1	3	3
Final	1	3	3
Toplam İş Yükü			212

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Temel matematik, uygulamalı matematik teori ve uygulamalarını kavramış olmak
2)	Matematiksel ispatları anlamak ve onlara erişebilmek ve uygun ispatları inşa edebilmek ve ayrıca, problemleri tanımlayabilmek, onları analiz edebilmek ve problemlere bilimsel metotlara dayalı çözümler bulmak
3)	Matematiği disiplinler arası bir yaklaşım ile gerçek hayata uygulayabilmek ve bunların etkin potansiyelini keşfetmek
4)	Kendisini geliştirmek ve matematiğin kullanıldığı alanlarda modelleme yapabilecek seviyede gerekli bilgi birikimini elde etmek	4
5)	Teorik ve teknik bilgileri detaylı bir biçimde uzmanlara, basit ve anlaşılabilir bir biçimde uzman olmayanlara anlatabilmek
6)	Matematik alanında kullanılan bilgisayar programlarına aşina olmak ve bunlardan en az birini İleri Düzey Avrupa Bilgisayar Ehliyeti(the European Computer Driving Licence Advanced Level) seviyesinde kullanmak
7)	Görev aldığı projelerin her adımında sosyal, bilimsel ve etik değerlere uygun davranmak ve çevre katılımı kapsamında proje tanıtımı ve uygulamaları yapabilmek
8)	Evrensel anlamda bir entelektüel birikime sahip olarak tüm süreçleri etkin bir biçimde değerlendirmek ve kalite yönetimi hakkında yeterli farkında lığa sahip olmak	4
9)	Soyut düşünme yeteneğine sahip bir biçimde somut olaylar arasında ilgi kurmak, çözümleri aktarmak, deneyler tasarlamak, veri toplamak ve sonuçları bilimsel metotlarla analiz etmek ve müdahil olmak
10)	Yaşam boyu öğrenme hakkında bilinçli olarak, program boyunca edinilen bilgi, beceri ve yeteneklerini yenileyerek yaşam boyu öğrenmenin devamını sağlamak
11)	Cebir, analiz, sayılar teorisi, mantık, geometri ve topoloji gibi matematik alanlarında kazandığı bilgiyi ortaöğretim seviyesine uyarlamak ve aktarmak
12)	Yalnız veya bir ekibin elemanı olarak araştırma yapmak, bir projenin ilgili her adımında etkili olmak, karar verme süreçlerine katılmak, zamanı etkili kullanarak proje planlamak ve yürütmek