GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YZM527 | Görüntü İşleme | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6.00 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, öğrencilere görüntü işleme tekniklerinin temel prensiplerini öğretmek ve dijital görüntüleri analiz edip işleyebilme becerisi kazandırmaktır.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Öğrenci, dijital görüntülerin temel özelliklerini tanır ve açıklar. |
| 2 | Öğrenci, görüntü filtreleme ve iyileştirme tekniklerini uygulayabilir. |
| 3 | Öğrenci, görüntü segmentasyonu ve nesne tanıma yöntemlerini kullanarak analiz yapabilir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Temel Matematik (Lineer Cebir, Calculus) Programlama Temelleri Sinyal ve Sistemler (önerilir)
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Python, MATLAB veya benzeri programlama dillerinde temel bilgi önerilir. Matematiksel altyapının güçlü tutulması faydalıdır. Laboratuvar çalışmaları ve proje uygulamaları desteklenir.
Dersin İçeriği
Dijital görüntü temelleri Görüntü filtreleme ve iyileştirme Kenar tespiti ve segmentasyon Morfolojik işlemler Renk uzayı dönüşümleri Frekans alanı analizi (Fourier dönüşümü) Görüntü sıkıştırma teknikleri Nesne tanıma ve sınıflandırma Uygulama örnekleri ve proje çalışmaları
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | Dijital Görüntü Temelleri | Ders anlatımı ve örneklerle açıklama | Temel matematik ve programlama bilgisi |
| 2 | Görüntü Filtreleme Teknikleri | Uygulamalı örnekler ve kod yazımı | Sinyal işleme temel kavramları |
| 3 | Görüntü İyileştirme | Laboratuvar çalışmaları | Matlab veya Python temel bilgisi |
| 4 | Kenar Tespiti | Algoritma analizi ve uygulamalar | Matematiksel fonksiyonlar ve diferansiyel işlemler |
| 5 | Görüntü Segmentasyonu | Grup çalışması ve proje uygulamaları | Görüntü işleme temel kavramları |
| 6 | Morfolojik İşlemler | Teorik anlatım ve örnek uygulamalar | Matematiksel mantık ve kümeler |
| 7 | Renk Uzayı Dönüşümleri | Ders ve uygulama | Renk teorisi temel bilgisi |
| 8 | Frekans Alanı Analizi | Teorik ders ve Fourier dönüşümü uygulamaları | Fourier analizi ve sinyal işleme |
| 9 | Görüntü Sıkıştırma Teknikleri | Ders ve örnek uygulamalar | Veri sıkıştırma temel kavramları |
| 10 | Nesne Tanıma | Proje tabanlı öğrenme | Makine öğrenmesi temel bilgisi |
| 11 | Görüntüde Gürültü ve Filtreleme | Laboratuvar çalışmaları | İstatistiksel temel kavramlar |
| 12 | Konvolüsyonel Filtreler | Uygulamalı ders ve kodlama | Matematiksel konvolüsyon bilgisi |
| 13 | Histogram İşlemleri | Teorik ders ve uygulama | İstatistiksel dağılımlar |
| 14 | Görüntü Restorasyonu | Laboratuvar ve proje çalışmaları | Sinyal ve sistem teorisi |
| 15 | Derin Öğrenme ile Görüntü İşleme | Kodlama ve proje uygulaması | Derin öğrenme ve sinir ağları temel bilgisi |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 72 | 72 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 76 | 76 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 150 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | |
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | ||
| ÖÇ 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek