DERECE PROGRAMLARI  Ön Lisans Derecesi  Lisans Derecesi  Yüksek Lisans Derecesi

Ders Bilgileri Dersin Adı : Image and Vision Computing Dersin Kodu : CENG-537 Dersin Türü : Seçmeli Dersin Aşaması : İkinci Aşama (Yüksek Lisans) Dersin Yılı : 1 Dersin Dönemi : Güz (16 Hafta) Dersin AKTS Kredisi : 6 Eğitici(ler)nin Adı : Dr.Öğr. ÜyesiDr. MUSTAFA ORAL Dersin Öğrenme Kazanımları : CV nin teorik konularını belirlemek, kenar bulma, doku, şablon eşleştirme vb. 2-D ve 3-D görüntü gösterimi sınıflandırmak Görüntü niceleme yöntemlerini kullanmak 2D görüntü dönüştürme yöntemleri simüle etmek Simulasyon ortamı kullanarak metotları analiz etmek ve görüntü gelişimi tasarlamak. Dersin Veriliş Şekli : Örgün (Yüz Yüze) Dersin Önkoşulları : Yok Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar : Yok Dersin Amacı : Dijital görüntü, görüntülerin örneklemesi ve miktarlanması. Aritmetik işlemler, gri skala kullanımı, mesafe ölçümleri, bağlantı, görüntü dönüşümleri, görüntü geliştirme, görüntü onarımı ve görüntü parçalama Dersin İçeriği : Dijital görüntünün temelleri, temsil, renk kavramları, görüntü dönüşümü algoritmaları; 2D Fourier dönüşümü, 2 boyutlu ayrık kosinüs dönüşümü, görüntü yarı tonlama, sayısallaştırma, görüntü sıkıştırma, Huffman kodlama, LZW sıkıştırma, kenar algılama algoritmaları, görüntü bölümleme algoritmaları, şekil tanımı; çokgen yaklaşımı, an tanımlayıcıları, incelme, iskelet ve matematiksel morfoloji, hareket analizi ve damgalama ilkeleri. Dersin Dili : İngilizce Dersin Yeri : Derslik 1   Ders Planı Hafta Konu Öğrencinin Ön Hazırlığı Öğrenme Aktiviteleri ve Öğretme Yöntemleri 1 Doğal gözlerin görsel özellikleri. Ders notlarını okuma Düz anlatım, tartışma 2 MATLAB görüntü işleme, 2-D ve 3-D görüntü gösterimi. Ders notlarını okuma Düz anlatım, tartışma 3 Dijital görüntü karakterizasyonu. Ders notlarını okuma Düz anlatım, tartışma 4 Görüntü örnekleme ve yeniden yapılandırma. Ders notlarını okuma Düz anlatım, tartışma 5 Dijital görüntü matematiksel gösterimi. Ders notlarını okuma Düz anlatım, tartışma 6 Görüntü miktarlama. Ders notlarını okuma Düz anlatım, tartışma 7 2-D dönüşümleri, görüntü kıvrımları ve Fourier dönüşümleri. Ders notlarını okuma Düz anlatım, tartışma 8 Ara sınav Ders notlarını okuma Yazılı Sınav 9 2-D dönüşümleri, sinüs ve kosinüs görüntü dönüşümü. Ders notlarını okuma Düz anlatım, tartışma 10 2-D dönüşümleri, FFT ve görüntü filtreleme Ders notlarını okuma Düz anlatım, tartışma 11 Görüntü gelişimleri:görüntü zenginleştirme, görüntü restorasyonu. Ders notlarını okuma Düz anlatım, tartışma 12 Görüntü iyileştirme, geometrik dönüşümler Ders notlarını okuma Düz anlatım, tartışma 13 Görüntü Analizi; morfolojik görüntü işleme, kenar algılama. Ders notlarını okuma Düz anlatım, tartışma 14 Görüntü Analizi, özellik çıkarımı, görüntü parçalama. Ders notlarını okuma Düz anlatım, tartışma 15 Uygulama sunumları Ders notlarını okuma, Uygulama hazırlama Düz anlatım, tartışma sunuş 16/17 Final sınavı Ders notlarını okuma Yazılı Sınav   Önerilen Kaynak ve Okumalar Kaynak Türü Kaynak Adı Ders Notu ve Kitaplar  Digital Image Processing by R. Gonzalez and R. Woods, 3rd edition, Prentice Hall, 2008   Computer Vision and Image Processing: A Practical Approach Using CVIPtools , by S. Umbaugh, Prentice Hall, 1998.   Digital Image Processing, by K. Castleman, Prentice Hall, 1996.   Image Processing: The Fundamentals, by M. Petrou and P. Bosdogianni, John Wiley, 1999. Diğer Kaynaklar   Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmeleri Sayısı Katkı Yüzdesi     Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 50     Ödev/Proje/Diğer 1 50 Toplam 100 Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmelerinin Başarıya Katkısı 40   Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesi 100 Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesinin Başarıya Katkısı 60 Toplam 100   Dersin Temel Öğrenme Kazanımlarına Katkısı No Temel Öğrenme Kazanımı Katkısı* 1 Bilgisayar mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. 5 2 Bilgisayar mühendisliği alanında sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir. 5 3 Bilgisayar mühendisliği mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir 5 4 Bilgisayar Mühendisliği problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. 4 5 Bilgisayar Mühendisliği alanında yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. 3 6 Bilgisayar mühendisliği alanında analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. 3 7 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır. 1 8 Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar. 2 9 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. 3 10 Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler. 2 11 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. 4 12 Bilgisayar mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. 5 * Katkı düzeyleri 0 (yok) ve 5 (en yüksek) arasında ifade edilmiştir.   Öğrenci İş Yükü - AKTS Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü (Saat) Ders ile İlgili Çalışmalar     Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 13 3 39     Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 13 3 39 Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar     Ödev, Proje, Diğer 1 20 20     Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 20 20     Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 30 30 Toplam İş Yükü: 148 Toplam İş Yükü / 25 (s): 5.92 Dersin AKTS Kredisi: 6