Dersin Amacı | Bu ders görüntü işleme sistemlerinin temel prensiplerini ve algoritmalarını tanıtır. Dersin içeriğinde görüntü örnekleme ve nicemleme, uzamsal ve frekans düzlemlerinde görüntü iyileştirme teknikleri, sayısal görüntü işleme için kullanılan sinyal işleme teorileri, örneğin bir ve iki boyutlu evrişim, iki boyutlu Fourier dönüşümü, morfolojik görüntü işleme, renk modelleri ve temel renkli görüntü işleme konuları bulunmaktadır. |
Dersin İçeriği | Görüntü işlemeye giriş, Sayısal görüntü kavramı, Sayısal görüntüde örnekleme, görüntü oluşturulması, görüntü algılama, uzamsal çözünürlük, yoğunluk seviyesi, görüntü dosyası tipleri, görüntü geliştirme, görüntü histogramları, kontrast ayarlama, histogram dengeleme, nokta işlemleri, eşikleme ve histogramlar, logaritmik dönüşümler, kuvvet kanunu dönüşümleri, mekansal filtre, komşuluk işlemleri, görüntü yumuşatma, ortalama filtre, medyan filtre, gaussian filtre, mekansal farklılaşma, laplacian filtre, sobel operatörler, ayrık fourier dönüşümleri, ideal alçak geçiren filtre, görüntü resterasyonu, gürültü modeli, tuz ve biber gürültüsü, bant reddetme filtreleri, bölütleme, nokta tespiti, çizgi tespiti, kenar tespiti, kenar operatörleri, sobel kenar bulma algoritması, laplas kenar algılama, morfoloji, erozyon, dilatasyon, sınır çıkarma, bölge doldurma, renkli görüntü oluşturma, HSI, Yoğunluk ve RGB. Konularla ilgili uygulamalar. |