ENDÜSTRİ 4.0 (İNGİLİZCE, TEZSİZ)
Yüksek Lisans TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF-LLL: 7. 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 dersin açılması ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: En
Dersin Türü: Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr. Öğr. Üyesi ZAFER İŞCAN
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 Çıktıları

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: 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
Devam % 0
Laboratuar % 0
Uygulama % 0
Arazi Çalışması % 0
Derse Özgü Staj % 0
Küçük Sınavlar % 0
Ödev 4 % 20
Sunum % 0
Projeler 1 % 20
Seminer % 0
Ara Sınavlar 1 % 20
Ara Juri % 0
Final 1 % 40
Rapor Teslimi % 0
Juri % 0
Bütünleme % 0
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
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama 0 0 0
Derse Özgü Staj 0 0 0
Arazi Çalışması 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 5 70
Sunum / Seminer 0 0 0
Proje 1 14 14
Ödevler 4 20 80
Küçük Sınavlar 0 0 0
Ara Juri 0 0 0
Ara Sınavlar 1 3 3
Rapor Teslimi 0 0 0
Juri 0 0 0
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