Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
CME 4412	SAYISAL İMGE İŞLEMEYE GİRİŞ	SEÇMELİ	2	2	0	6

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Amacı

Bu ders sayısal görüntü işlemenin temellerine yönelik bir giriş dersi niteliğindedir. Görüntü işlemeye yönelik özel uygulamalardan ziyade görüntü işlemenin genel prensipleri ön plana çıkarılmaktadır. Ders kapsamında renk, nokta işlemleri, bölütleme, biçimsel görüntü işleme, doğrusal görüntü filtreleme ve ilgileşim, görüntü dönüştürme gibi konular anlatılmaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Sayısal görüntü işaretlerinin genel özelliklerini kavrayabilme
2	Genlik dönüşümleri, Uzamsal ve Frekans alanı süzgeçleme yöntemlerini uygulayabilme
3	Görüntü İyileştirme/geri çatma, bölütleme, renkli görüntü işleme yöntemlerini değerlendirebilme
4	Görüntü sıkıştırma, Biçimsel görüntü İşleme metotlarını uygulayabilme
5	MATLAB kullanarak belirtilen metotlarda uygulama geliştirebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	İmge işlemeye giriş - MATLAB tekrarı
2	Sayısal imge işleme temelleri
3	İmge iyileştirme
4	Histogram eşitleme ve eşleme
5	Zaman tabanında süzgeçleme
6	Frekans tabanında süzgeçleme
7	Vize
8	İmge geri çatma
9	Geri çatma - Geometrik dönüşümler
10	Renkli imge işleme
11	Renkli imge işleme
12	Görüntü Sıkıştırma
13	Morfoloji
14	İmge Bölütleme

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Gonzalez R. C., Woods R. E., (2002), Digital Image Processing, 2nd Edition, Prentice Hall
Yardımcı kaynaklar: Lim J. S., (1990), Two-Dimensional Signal and Image Processing, Prentice Hall.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, problem çözümü, sunum, dönem ödevi, laboratuvar ve ödev uygulamaları.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	LAB	Laboratuvar
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.30 + LAB * 0.20 + FN * 0.50
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.30 + LAB * 0.20 + BUT * 0.50

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

1-4 öğrenme çıktıları vize ve final sınavlarıyla değerlendirilecektir.
Laboratuvar uygulamaları ve dönem projesi tüm öğrenme çıktılarının değerlendirilmesinde kullanılacaktır.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Dr. Öğr. Üyesi Ercan Avşar
ercan.avsar@cs.deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Ofis saatleri
Salı: 13:00-14:00
Cuma: 11:00-12:00

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	2	28
Uygulama	14	2	28
Vize Sınavına Hazırlık	0	8	0
Final Sınavına Hazırlık	1	8	8
Tasarım Projesi	1	20	20
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	2	28
Vize Sınavına Hazırlık	1	4	4
Laboratuvar'a Hazırlık	6	4	24
Proje Final Sunumu	1	2	2
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	1	1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			145

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.3	PK.4	PK.6
ÖK.1	3			3
ÖK.2	5	3	3	3
ÖK.3	5	3	3	3
ÖK.4	5	3	3	3
ÖK.5	3	3	3	3

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI