Dersin Adı Dersin Kodu Yarıyıl Haftalık Saat Kredisi 2 Teo. + 1 Uyg. 2,5 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME ENF 1120 Dersin Dili Türkçe Seviyesi AKTS 2 Lisans Türü Koordinatörü Dersi Verenler Yardımcıları Dersin Amacı Dersin İçeriği Sayısal görüntü işleme (SGİ), bilgisayarla bütünleşik olarak birçok endüstriyel uygulamalarda kullanılabilen bilgisayar çalışmasıdır. Görüntü işleme teknikleri ile sayısal görüntü verileri kullanılarak iyileştirilmiş veya daha farklı görüntüler elde edilebilmekte ve nesne tanıma işlemleri gerçekleştirilebilmektedir. Görüntü işleme bir dizi işlemlerden oluşmaktadır. Bu işlemler görüntünün yakalanması ile başlar, amaca yönelik farklı tekniklerin kullanılması ile devam eder. İçerisinde matematik ve bilgisayar bilimini barındıran bu işlemler; tasarım, imalat, güvenlik, tıp, elektronik, makine, mimari, jeodezi gibi alanlarda kullanılmaktadır. Sayısal Görüntü İşleme (SGS) tanıtmak, Görüntü Türleri, Histogram, Filtreleme Operasyonları, Geometrik Dönüşüm ve Sınıflandırma gibi fonksiyonları güncel sayısal işleme programları kullanılarak çözümlemek ve uygulamalı olarak anlatmak. Giriş. Sayısal görüntünün temelleri. Uzamsal domende görüntü iyileştirme. Frekans domeninde görüntü iyileştirme. Görüntü onarma. Renkli görüntü işleme. Dalgacık ve çoklu çözünürlüklü işleme. Görüntü sıkıştırma. Morfolojik görüntü işleme. Görüntü bölütleme. Gösterim ve tanımlama. Cisim tanıma. Üç boyutlu görme modelleri. Dersin Hedefleri Bu dersin hedefi öğrencilere sayısal görüntü işlemenin teorik temellerini öğretmek ve modern uygulamalarını tanıtmaktır. Dersin içerdiği konular imajın dijitalleştirilmesi, imajın gösterilmesi ve transformasyonlar, frekans alanında filtreleme, restore etme ve tekrar yapılandırma, imaj sıkıştırma, segmentasyon ve sınıflandırma olarak özetlenebilir. Dersin Kaynakları Kaynak 1 C.Solomon and T.Breckon, “Fundamentals of Digital Image Processing”, Wiley-Blackwell 2011 2 R.C. Gonzalez and R.E. Woods, “Digital Image Processing”, 3rd Ed., Prentice-Hall, 2008 Ölçme Değerlendirme Biçimi Dönem İçi Çalışmaları Ara Sınav Diğer Dönem İçi Sınav Ödevler Toplam Dönem İçi Çalışmaların Başarıya Katkı Yüzdesi Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Katkı Yüzdesi Toplam Sayısı 1 0 2 Türü Kitap Kitap Katkı Yüzdesi 60 0 40 100 40 60 100 1 Hafta 1. Hafta 2. Hafta 3. Hafta 4. Hafta 5. Hafta 6. Hafta 7. Hafta 8. Hafta 9. Hafta 10. Hafta 11. Hafta 12. Hafta 13. Hafta 14. Hafta Haftalık Ders İçeriği Konu Giriş. Sayısal Görüntü İşleme Nedir? Sayısal görüntü işlemenin uygulama alanları Sayısal Görüntü Temelleri. Sayısal görüntüler nasıl üretilir? Örnekleme, nicemleme, örtüşme, Moire örüntüleri, görüntü yakınlaştırma ve küçültme Görüntü Dönüşümleri. Filtreleme Uzamsal düzlemde görüntü iyileştirme. Histogram eşikleme Frekans düzleminde görüntü iyileştirme - Ara sınav Kenar belirleme algoritmaları Renkli Görüntü İşleme. Renk dönüşümleri Renkli görüntü yumuşatma ve keskinleştirme Görüntü Onarımı Görüntü Sıkıştırma. Sıkıştırma metodları ve standartları Biçimsel Görüntü İşleme. Genleşme ve Kemirme Görüntü Bölütlemesi Görüntü Gösterimi ve Tanımlaması Nesne Tanıma, Görüntü İşleme Uygulamaları İş Yükü Tablosu Tanım Sayısı Saat Ders Süresi Sınıf Dışı Faaliyet Ara Sınav Ödevler Laboratuvar Arazi Çalışması Yarıyıl Sonu Sınavı Uygulama 14 5 1 2 0 0 1 14 Toplam İş Yükü AKTS Kredisi 2 1 1 5 0 0 2 1 İş Yükü 28 5 1 10 0 0 2 14 60 2 1 2 3 4 5 6 Dersin Öğrenme Çıktıları Görüntü işleme uygulama alanları konusunda bilgi sahibi olur Görüntü iyileştirme ve görüntü onarma uygulamaları yapabilir Görüntü sıkıştırma ve kodlama standartları hakkında bilgi edinir Renkli görüntü işleme uygulamaları yapabilir Görüntü işleme uygulamaları konusundaki güncel gelişmeleri öğrenir Değişik görüntü işleme uygulamalarını gerçekleştirebilir 1 2 3 4 5 6 Dersin Öğrenim Çıktılarının Bölümün Öğrenim Çıktılarına Katkı Düzeyi Öğrenme Çıktıları (Değerlendirme 5 üzerinden yapılmıştır.) Katkı Düzeyi Görüntü işleme uygulama alanları konusunda bilgi sahibi olur 3 Görüntü iyileştirme ve görüntü onarma uygulamaları yapabilir 3 Görüntü sıkıştırma ve kodlama standartları hakkında bilgi edinir 4 Renkli görüntü işleme uygulamaları yapabilir 3 Görüntü işleme uygulamaları konusundaki güncel gelişmeleri öğrenir 5 Değişik görüntü işleme uygulamalarını gerçekleştirebilir 5 2 Kazandırılacak Bilgi Ve Beceriler Kazandırılacak Bilgi Ve Beceriler 1 Görüntü işleme uygulama alanları konusunda bilgi sahibi olur 2 Görüntü iyileştirme ve görüntü onarma uygulamaları yapabilir 3 Görüntü sıkıştırma ve kodlama standartları hakkında bilgi edinir 4 Renkli görüntü işleme uygulamaları yapabilir 5 Görüntü işleme uygulamaları konusundaki güncel gelişmeleri öğrenir 6 Değişik görüntü işleme uygulamalarını gerçekleştirebilir Katkı Düzeyi Orta Yüksek Yüksek Yüksek Orta İyi 3