GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| FBMEE7053 | İleri Görüntü İşleme | Ders | 1 | 1 | 5,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, Python programlama dili vasıtasıyla görüntü işleme ve analizi alanındaki temel kavramları, teknikleri ve güncel uygulama problemlerini öğrencilere tanıtmaktır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi Görevlileri
Dr. Onur SİLAHTAR
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Python programlama dili kullanarak görüntünün okunması ve tekrar yazılmasını öğrenir. |
| 2 | Görüntü verisinin temelini oluşturan pikseller ve matrisler hakkında bilgi edinir. Bilgisayar yazılımı ile piksel ve matris işlemlerini gerçekleştirmeyi öğrenir. |
| 3 | Görüntü eşikleme ve morfolojik işlem tekniklerini uygulamayı öğrenir. |
| 4 | Çeşitli filtreleme algoritmalarını uygulayarak görüntü iyileştirme yapmayı öğrenir. |
| 5 | Gürültü giderme, görüntü yumuşatma gibi tekniklerle yeniden görüntü elde etmeyi öğrenir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
None
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
None
Dersin İçeriği
Python programlama dilinin temel çalışma algoritmasını öğrenerek bu dil vasıtasıyla sayısal bir görüntünün incelenmesi, analizi, yeniden oluşturulması, çeşitli iyileştirme ve sıralama algoritmalarının uygulanması.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Programlama dillerine genel bakış ve python dili temelleri | ||
| 2 | Temel python algoritmaları ve fonksiyonları | ||
| 3 | Görüntü işleme kütüphaneleri ve komutları | ||
| 4 | Piksel ve matris işlemleri | ||
| 5 | Görüntü içerisinde şekil oluşturma ve metin ekleme | ||
| 6 | Kesit alma, ağırlıklı ortalama ve resim oluşturma işlemleri | ||
| 7 | Kamera ve video işlemleri | ||
| 8 | Görüntü Filtreleme | ||
| 9 | Görüntü eşikleme (thresholding) yöntemleri | ||
| 10 | Kenar algılama yöntemleri | ||
| 11 | Bitwise operatörleri | ||
| 12 | Uygulama Örnekleri | ||
| 13 | Uygulama Örnekleri | ||
| 14 | Uygulama Örnekleri |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. (2008). Digital Image Processing. Third Edition, Prentice Hall, Ansari, I. A., & Bajaj, V. (2024). Image Processing with Python: A practical approach. IOP Publishing. Chityala, R., & Pudipeddi, S. (2020). Image processing and acquisition using Python. Chapman and Hall/CRC.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Rapor | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
None
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Derse Katılım | 14 | 4 | 56 |
| Uygulama/Pratik | 14 | 5 | 70 |
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 1 | 5 | 5 |
| Rapor | 1 | 5 | 5 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 136 | ||
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 | |
| ÖÇ 1 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 2 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | 4 | 3 | 4 |
| ÖÇ 3 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek