Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
CIE 5104	Yapı Malzemelerinin Görüntü Analizi ile Karakterizasyonu	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. ALİ TOPAL

Dersi Alan Birimler

Yapı Malzemesi Bütünleşik Doktora
Yapı Malzemesi Yüksek Lisans
Yapı Malzemesi Doktora

Dersin Amacı

Bu dersin başlıca amacı, yapı malzemelerinde görüntü işleme, özellik geliştirme, yeniden yapılandırma, analiz ve sınıflandırma çalışmaları yapılabilmesi için gerekli olan ve günümüzde genel olarak kullanılmakta olan yöntemler hakkında bilgi vermektir. Ders kapsamında, görüntü alınması için gerekli olan aydınlatma koşulları ve alınan bu görüntülerin özniteliklerin ortaya çıkarılması amacıyla işlenmesi (örneğin; özellik tanımlama, renk düzenleme, netlik ayarı vb.) ve analiz yapılması ile ilgili pratik çözüm yolları tanımlanacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	İyi aydınlatılmış görüntü alınması için gerekli olan detayları ana hatları ile belirtmek
2	Görüntü işleme adımlarını oluşturmak
3	Görüntü özniteliklerinin geliştirilmesi ve yeniden yapılandırma işlemlerini belirlemek
4	İşlenmiş görüntüleri analiz etmek
5	Analiz sonuçlarının sınıflandırılması

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Giriş Görüntü Oluşumu Kameranın Yapısı Projeksiyon ve Duyarlılık Duyarlılık ve Renk Sayısal Görüntü Oluşumu Örnekleme Özniteliklerin Çıkarımı (R,G,B) Renkli Görüntü Parametreleri Gri Seviye Görüntüleri Görüntü Sayısallaştırma 1. Ödev Konusunun Belirlenmesi
2	Görüntü Alanının Aydınlatılması Görüntüleme Yöntemleri ve Sensör Sistemleri CCD Kameralar Kamera Konfigurasyonu Kamera Lensleri Görüntü Alma Görüntü İşleme Sistemleri
3	Basit Görüntü İşleme Operasyonları Basit Görüntü İstatistikleri Ortalama Değer ve Varyans Basit Görüntü İstatistikleri Histogram Nokta İşleme Görüntü Segmentasyonu Histogram Tabanlı Görüntü Segmentasyonu Histogram Dengeleme Histogram Eşleştirme - Standartlar Sayısallaştırma ve Ölçme 1. Ödev teslimi
4	Görüntü Alma Görüntü İşleme ve Filtreleme ``Algısal'' Görüntü İşleme Sayısallaştırma ve Hata Sınırları Görüntü Tonlama Görüntü Kırpma ve Özel Efektler Ortalama Değer Filtreleri Boyama Örnekleme ve Hatalı Piksel Düzeltme Filtreleri Parazit Giderme 2. Ödev Konusunun Belirlenmesi
5	Görüntü Segmentasyonu: Sınır Belirleme Görüntü Segmentasyonu: Diğer algoritmalar Binary (Tam Siyah ve Tam Beyaz) Görüntülerde Matematiksel Morfoloji Yapı Malzemelerinde Görüntü İşleme Uygulamaları
6	Görüntü Alma ve Ön İşleme Şekil Analizine Giriş Bilgisayar Tabanlı Şekil Analizi Örnek Uygulamalar İki Boyutlu Şekil Analizine Giriş İki Boyutlu Sürekli Şekiller Düzlemsel Şekil Dönüşümleri İki Boyutlu Şekillerde Özellik Karakterizasyonu İki Boyutlu Şekillerin Sınıflandırılması İki Boyutlu Şekillerin Tasvir Edilmesi Şekil Operasyonları Şekil Ölçütleri Morfolojik Dönüşümler 2. Ödev teslimi
7	İki Boyutlu Şekil Tasviri Şekil Karakterizasyonu Şekil Tanımlayıcı İstatistikleri Bazı Genel Tanımlayıcılar Fraktal Geometri ve Düzgün Olmayan Şekillerin Tanımlanması Eğriler Fourier Sınıflandırıcıları Fourier Dönüşümleri ve Gibbs Fenomeni Görüntüler ve Eşikler Eşik Belirleme ve Adaptasyon Görsel Sistemler ve Karşılaştırma Yüzeyleri 3. Ödev Konusunun Belirlenmesi
8	I. ARA SINAV
9	Temel Matematik Kavramlar: Lineer Cebir Diferansiyel Geometri Çok değişkenli Hesaplama Konvolüsyon ve Korelasyon Olasılık ve İstatistik Fourier Analizi Başlıca Bileşen Analizleri Fisher's Doğrusal Discriminant Analizi Şekil Sınıflandırma Doku Sınıflandırma Sınıflandırma ve Gruplama Örnek: Tabaka Sınıflandırılması Sınıflandırıcı Yöntemlerinin Değerlendirilmesi 3. Ödev teslimi
10	Görüntü İşleme ve Analiz Programları: Qwin Plus Görüntü İşleme and Analiz Programı UTHSCSA Image Tool MATLAB Görüntü İşleme ve Analiz Aracı 4. Ödev Konusunun Belirlenmesi
11	Yapı Malzemelerinde Görüntü İşleme ve Analiz Uygulamaları: Floresan Optik Mikroskopi Stereo Mikroskopi CCD kameralarla Stereo Görüntü Oluşturulması Taramalı Elektron Mikroskobu Analizleri 4. Ödev teslimi
12	Polimer Katkılı Bitümlü Bağlayıcıların Morfolojisi Agregaların Şekil ve Boyutlarına Göre Sınıflandırılmasında Görüntü Analiz Yöntemlerinin Kullanılması 5. Ödev Konusunun Belirlenmesi
13	II. ARA SINAV
14	Görüntü Analiz Tekniklerinin Çimento Esaslı Bağlayıcı Malzemelerin Boşluk Yapılarının Karakterizasyonunda Kullanılması Çimento Esaslı Bağlayıcı Malzemelerdeki Mikro Çatlakların Sayısal Değerlendirmesi SEM Analizi ile Alınan Görüntülerde Sertleşmiş Beton Bünyesindeki Agregaların Binary (İkili) Görüntü Oluşturulması ile Segmentasyonu Üç Boyutlu Şekil ve Yüzey Tasviri 5. Ödev teslimi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:

Roberto M. Cesar Jr, Luciano da Fontoura Costa (2001), Shape Analysis and Classification: Theory and Practice, CRC press Washington.

Mehta, P.K. Monteiro, P.J.M. (1999) ,Concrete: Microstructure Properties and Materials, Chennai, Indian Concrete Institute.

Yardımcı kaynak:

Javidi, B. (2001), Image Recognition and Classification, Algorithm, Systems, and Applications, Marcel Dekker Inc., New York , Bassel.

Gonzales, R.C., Woods, R.E., Eddins, S.L (2004), Digital Image Processing Using MATLAB, Pearson Ed. Int. Prentice Hall.

Erhardt, F. (2003), Theory and Applications of Digital Image Processing, University of Applied Sciences, Offenburg.

Hartley, R., Zisserman, A. (2002), Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge Press.

Diğer ders materyalleri: Derste kullanılan sunumlar

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, ödevler ve görsel sunumlar.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS 1	ARASINAV 1
2	ARS 2	ARASINAV 2
3	ODV	ÖDEV
4	YSS	YIL SONU SINAVI
5	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ARS 1 * 0.20 + ARS 2 * 0.20 + ODV * 0.10 + YSS * 0.50
6	BUT	BÜTÜNLEME
7	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ARS 1 * 0.20 + ARS 2 * 0.20 + ODV * 0.10 + BUT * 0.50

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

ÖÇ 1-2-3: Ara sınav ve finalde sorulan sorular ile değerlendirilmektedir.
ÖÇ 4-5: Ödev raporları ile değerlendirilmektedir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Derse devam değerlendirmede dikkate alınacaktır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Doç. Dr. Ali TOPAL, ali.topal@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Dönemin ders programı oluşturulduğunda öğretim üyesi tarafından ilan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	12	3	36
Uygulama	0	0	0
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	12	5	60
Sunum Hazırlama	0	0	0
Vize Sınavına Hazırlık	2	15	30
Final Sınavına Hazırlık	1	18	18
Ödev Hazırlama	5	8	40
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	2	2	4
Diğer Kısa Sınav	0	0	0
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			190

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.9	PK.10	PK.11
ÖK.1		1
ÖK.2		2	3	2	5
ÖK.3	3			3	5
ÖK.4	5				5	3
ÖK.5	5				5	4	3

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI