Ders Adı Görüntü İşlemeye Giriş
Ders Kodu BLG-326
Dersin Türü Zorunlu
Ders Biriminin Seviyesi Lisans
Yıl 3
Dönem 6.Yarıyıl
AKTS 4
Dersi Veren(ler) Dr.Öğr.Üyesi Kıyas Kayaalp
Dersin Yardımcıları Arş.Gör. Rafet Gözbaşı Arş.Gör. Hüseyin Furkan Zengin
Ders İşleme Biçimi Yüz Yüze
Önkoşul Dersleri
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.
Dersin Verildiği Diller Türkçe
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.
No Dersin Kazanımları  
1 Görüntü işleme ile ilgili temel kavramları bilir.
2 Histogram işleme, Nokta işleme, temel gri-düzey dönüşümlerini yapabilir.
3 Uzamsal süzgeçleme, evrişim, keskinleştirme süzgeçleri, uzamsal süzgeçleme tekniklerini uygulayabilir.
4 Frekans düzleminde süzgeçleme, evrişim teoremini gerçekleştirebilir.
5 Gürültü gidermek için görüntü restorasyonu, Morfolojik görüntü işleme işlemlerini yapabilir.
6 Renkli görüntü işleme uygulamalarını gerçekleştirebilir.
DERSİN KAZANIMLARI / PROGRAM YETERLİKLERİ İLİŞKİ MATRİSİ
DKPY1PY2PY3PY4PY5PY6PY7PY8PY9PY10PY11PY12
1
2
3
4
5
6
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, Sayısal görüntü kavramı, Sayısal görüntüde örnekleme
2 Görüntü oluşturulması, görüntü algılama, uzamsal çözünürlük
3 Yoğunluk seviyesi, görüntü dosyası tipleri, görüntü geliştirme
4 Görüntü histogramları, kontrast ayarlama, histogram dengeleme
5 Nokta işlemleri, eşikleme ve histogramlar, logaritmik dönüşümler
6 Kuvvet kanunu dönüşümleri, mekansal filtre, komşuluk işlemleri, görüntü yumuşatma
7 Ortalama filtre, medyan filtre, gaussian filtre
8 Mekansal farklılaşma, laplacian filtre, sobel operatörler
9 Ayrık fourier dönüşümleri, ideal alçak geçiren filtre, görüntü resterasyonu
10 Gürültü modeli, tuz ve biber gürültüsü, bant reddetme filtreleri
11 Bölütleme, nokta tespiti, çizgi tespiti, kenar tespiti
12 Kenar operatörleri, sobel kenar bulma algoritması, laplas kenar algılama
13 Morfoloji, erozyon, dilatasyon, sınır çıkarma, bölge doldurma
14 Renkli görüntü oluşturma, HSI, Yoğunluk ve RGB
No Bölüm Öğrenme Çıktısı Katkı Düzeyi
1 Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. 2
2 Teknolojideki hızlı gelişmelere paralel olarak, hangi temel bilgilere ihtiyaç duyduğunu belirleme becerisi. 3
3 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. 4
4 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. 3
5 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürününü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi 2
6 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. 2
7 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. 2
8 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik,yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. 3
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. 2
10 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. 2
11 Bilişim uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın bilişim alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. 3
12 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; bilişim uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. 2
Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayısı Katkı Payı
Ara Sınav 1 70
Kısa Sınav 0 0
Ödev 1 30
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 50
Finalin Başarıya Oranı 50
TOPLAM 100
AKTS kredilerinin belirlenmesinde öğrenci işyükü anketlerinden faydalanılmaktadır.
Etkinlik Sayısı Süresi Toplam
Ders Süresi (Sınav Haftaları Hariç) 14 4 56
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 3 42
Ödevler 5 2 10
Sunum 0 0 0
Proje 0 0 0
Laboratuar Çalışması 0 0 0
Arazi ya da Alan Çalışması 0 0 0
Ara Sınavlar 1 10 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 10 10
İşyükü Saati (30) 0
Toplam İşyükü / Saat 128    
Dersin Akts Kredisi 4    
Ders Notu R. C. Gonzalez, R. E. Woods, “Digital Image Processing”, Prentice Hall, 3rd Ed., 2008, ISBN 013168728X.
Diğer Kaynaklar R. C. Gonzalez, R. E. Woods, “Digital Image Processing”, Prentice Hall, 3rd Ed., 2008, ISBN 013168728X.
Materyal
Dökümanlar R. C. Gonzalez, R. E. Woods, “Digital Image Processing”, Prentice Hall, 3rd Ed., 2008, ISBN 013168728X.
Ödevler
Sınavlar
Materyal Diğer
Planlanmış Öğrenme Faaliyetleri ve Öğretim Yöntemleri