Ders Adı Görüntü İşleme
Ders Kodu MKM-445
Dersin Türü Zorunlu
Ders Biriminin Seviyesi Lisans
Yıl 4
Dönem 7.Yarıyıl
AKTS 3
Dersi Veren(ler) Doç. Dr. Bekir AKSOY
Dersin Yardımcıları ...
Ders İşleme Biçimi Yüz Yüze
Önkoşul Dersleri
Dersin İçeriği Görüntü tanımı, filtreleme yöntemleri, eşikleme yöntemleri, morfoloji yöntemleri ve nesne tespiti.
Dersin Verildiği Diller Türkçe
Dersin Amacı Python programlama dilindeki OpenCv, Pillow gibi açık kaynaklı görüntü işleme ve bilgisayarlı görü kütüphaneleri kullanılarak filtreleme işlemleri, eşikleme, morfoloji ve nesne tespiti gibi görüntü analizi işlemlerini gerçekleştirmek.
No Dersin Kazanımları  
1 Görüntü işlemenin temel prensiplerini kavrayabilme.
2 Farklı görüntü işleme tekniklerini tanıyabilme ve uygulayabilme.
3 Görüntü işleme algoritmalarını MATLAB gibi programlama araçları kullanarak geliştirebilme.
4 Görüntülerden özellik çıkarma ve sınıflandırma tekniklerini kullanabilme.
5 Gelişmiş görüntü işleme ve analiz yöntemlerini öğrenme.
6 Gerçek dünya görüntü işleme problemlerine çözümler üretebilme.
7 Görüntü iyileştirme ve restorasyon tekniklerini uygulayabilme.
8 Görüntü segmentasyonu yöntemlerini anlama ve uygulayabilme.
DERSİN KAZANIMLARI / PROGRAM YETERLİKLERİ İLİŞKİ MATRİSİ
DKPY1PY2PY3PY4PY5PY6PY7PY8PY9PY10PY11PY12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
5-Çok Yüksek İlişkili 4- Yüksek İlişkili 3-Orta İlişkili 2- Zayıf İlişkili 1-Çok Zayıf İlişkili 0-İlişkisiz
Hafta Konular  
1 Görüntü işlemeye giriş
2 Görüntü işlemenin temelleri Görüntünün tanımı Görüntü işlemenin tarihçesi
3 Görüntü ön işlemede Geometrik dönüşümler
4 Histogram eğrileri ve Histogram eşitleme
5 Renk Uzayları
6 Görüntü işlemede kullanılan temel filtreler: Ortalama,Gaussian ve Sobel filtreler
7 Görüntü işlemede kullanılan temel filtreler:Laplacian, Konservatif ve Medyan filtreler
8 Görüntü işlemede kullanılan temel filtreler: Prewitt ve Fourier filtreler
9 Eşikleme işlemleri
10 Görüntü işlemede süreksizlik tespiti
11 Bölge tabanlı segmentasyon işlemleri
12 Nesne tespiti: Arka plan çıkarma
13 Nesne takibi
14 Görüntü sınıflandırma
No Bölüm Öğrenme Çıktısı Katkı Düzeyi
1 Mühendislik Bilgisi: Mezunlarımız matematik, fen bilimleri, temel mühendislik prensipleri ve mekatronik mühendisliğine özel konular üzerine derinlemesine bilgiye sahip olacaklar; bu bilgileri karmaşık mühendislik problemlerini çözümlemede etkin bir şekilde kullanabileceklerdir. 5
2 Problem Analizi: Mezunlarımız karmaşık mühendislik problemlerini sürdürülebilir kalkınma hedefleri çerçevesinde tanımlayabilir, formüle edebilir ve analiz edebilir; bu süreçte gerekli bilimsel, matematiksel ve mühendislik temelli bilgiyi uygulayabilirler. 5
3 Mühendislik Tasarımı: Mezunlarımız, gerçekçi kısıtlar altında ve sürdürülebilirlik gereksinimlerini gözeterek karmaşık mühendislik problemleri için yaratıcı ve etkili çözümler tasarlayabileceklerdir. Bu çözümler, sistemlerin, süreçlerin, cihazların veya ürünlerin tasarımını içerebilir. 5
4 Teknik ve Araçların Kullanımı: Mezunlarımız, karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümü için gerekli olan modern mühendislik ve bilişim araçlarını, teknikleri ve kaynakları etkili bir şekilde seçebilir ve kullanabilirler. 1
5 Araştırma ve İnceleme: Mezunlarımız, karmaşık mühendislik problemlerini incelemek ve çözmek amacıyla gerekli araştırma yöntemlerini uygulayabilir; literatür araştırması yapabilir, deneyler tasarlayıp yürütebilir, veri toplayabilir ve analiz edebilirler. 5
6 Mühendislik Uygulamalarının Küresel Etkisi: Mezunlarımız, mühendislik çözümlerinin topluma, ekonomiye, sağlık ve güvenliğe, çevreye ve sürdürülebilirliğe global etkilerini anlar ve bu bilinçle hareket ederler. 1
7 Etik Davranış: Mezunlarımız, mühendislik etiğine uygun davranış sergileyebilir, profesyonel sorumlulukların bilincinde olup çeşitliliği kapsayıcı ve ayrımcılık yapmayan bir tutum sergileyebilirler. 5
8 Bireysel ve Takım Çalışması: Mezunlarımız, hem bireysel olarak hem de çok disiplinli takımlar içinde etkili bir şekilde çalışabilme yeteneğine sahiptir; yüz yüze, uzaktan veya hibrit ortamlarda takım üyesi veya lider olarak görev alabilirler. 1
9 Sözlü ve Yazılı İletişim: Mezunlarımız, çeşitli dinleyici ve okuyucu kitlelerine uygun, etkili sözlü ve yazılı iletişim kurabilir; teknik bilgiyi açık ve anlaşılır bir şekilde aktarabilirler. 5
10 Proje Yönetimi: Mezunlarımız, projeleri yönetme ve ekonomik analiz yapma konularında bilgili olup, girişimcilik ve yenilikçilik konusunda farkındalığa sahiptir. 1
11 Yaşam Boyu Öğrenme: Mezunlarımız, bağımsız ve sürekli öğrenme becer isine sahip olup, yeni ve gelişen teknolojilere uyum sağlayabilir ve teknolojik değişimleri sorgulayabilirler. Bu yetenek, onların profesyonel gelişimlerini sürekli destekler ve mühendislik alanındaki yeniliklere ayak uydurabilmelerini sağlar. 5
12 Çevresel ve Toplumsal Duyarlılık: Mezunlarımız, mühendislik projelerinin çevresel dengeler üzerindeki etkilerini değerlendirme yeteneğine sahiptir. Bu projeleri toplumsal ihtiyaçlar ve çevresel sürdürülebilirlik perspektifleri gözetilerek tasarlayıp uygulayabilirler. 5
Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayısı Katkı Payı
Ara Sınav 1 100
Kısa Sınav 0 0
Ödev 0 0
Devam 0 0
Uygulama 0 0
Labaratuvar 0 0
Proje 0 0
Atölye 0 0
Seminer 0 0
Arazi Çalışması 0 0
Sözlü sınav 0 0
Portfolyo 0 0
Doküman İncelemesi 0 0
Performans değerlendirme 0 0
Sunum 0 0
Alan Çalışması 0 0
Vaka Çalışması 0 0
Video Kaydı 0 0
Öz değerlendirme 0 0
Akran Değerlendirme 0 0
Eşleştirme Testleri 0 0
Çoktan seçmeli test 0 0
Kısa Cevaplı test 0 0
Kontrol listeleri 0 0
Dereceleme Ölçekleri 0 0
Zihin Haritalama 0 0
Araştırma yazısı 0 0
Çevrimiçi anket 0 0
Çevrimiçi Kısa sınav 0 0
TOPLAM 0
Yıliçinin Başarıya Oranı 40
Finalin Başarıya Oranı 60
TOPLAM 100
AKTS kredilerinin belirlenmesinde öğrenci işyükü anketlerinden faydalanılmaktadır.
Etkinlik Sayısı Süresi Toplam
Ders Süresi (Sınav Haftaları Hariç) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 3 42
Ödevler 0 0 0
Sunum 0 0 0
Proje 0 0 0
Laboratuar Çalışması 0 0 0
Arazi ya da Alan Çalışması 0 0 0
Ara Sınavlar 1 8 8
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 8 8
İşyükü Saati (30) 0
Toplam İşyükü / Saat 100    
Dersin Akts Kredisi 3    
Ders Notu Python ile İmgeden Veriye Görüntü işleme ve Uygulamaları Nobel akademik yayınevi Dr. Öğr. Üyesi Bekir AKSOY
Diğer Kaynaklar Python ile İmgeden Veriye Görüntü işleme ve Uygulamaları Nobel akademik yayınevi Dr. Öğr. Üyesi Bekir AKSOY
Materyal
Dökümanlar Python ile İmgeden Veriye Görüntü işleme ve Uygulamaları Nobel akademik yayınevi Dr. Öğr. Üyesi Bekir AKSOY
Ödevler
Sınavlar 1 arasınav 1 yıl sonu sınavı
Materyal Diğer
Planlanmış Öğrenme Faaliyetleri ve Öğretim Yöntemleri