YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİ
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	Bahar	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)	Matematik, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliği konularında yeterli altyapıya sahiptir.
2)	Matematik, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliği alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik çözümleri için beraber kullanır.
3)	Mühendislik problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer, bu amaçla uygun analitik yöntemler ve modelleme tekniklerini seçer ve uygular.
4)	Bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz eder ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlar; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygular.
5)	Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları seçer ve kullanır.
6)	Deney tasarlar, deney yapar, veri toplar sonuçları analiz eder ve yorumlar.
7)	Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır.
8)	Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanır.
9)	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler.
10)	Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır.
11)	Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyinde kullanır.
12)	Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olur; girişimcilik ve yenilikçilik konularının farkında olur ve çağın sorunları hakkında bilgiye sahiptir.
13)	Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir.
14)	Proje yönetimi, işyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği konularında bilinç; mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalığa sahiptir.