CE 490 | Ders Tanıtım Bilgileri - Matematik | İzmir Ekonomi Üniversitesi

Dersin Adı

Dijital Görüntü İşlemeye Giriş

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
CE 490	Güz/Bahar	3	0	3	5

Ön-Koşul(lar)

3. Sınıf olmak

Dersin Dili

İngilizce

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Düzeyi

Lisans

Dersin Veriliş Şekli

-

Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Problem çözme
Simülasyon
Deney / Laboratuvar / Atölye uygulama
Anlatım / Sunum

Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu

-

Dersin Koordinatörü

Doç. Dr. Mehmet Türkan

Öğretim Eleman(lar)ı

Doç. Dr. Mehmet Türkan

Yardımcı(ları)

-

Dersin Amacı	Bu ders sayısal görüntü işleme sistemlerinin temel prensiplerini ve algoritmalarını tanıtır. Dersin içeriğinde görüntü örnekleme ve nicemleme, uzamsal ve frekans düzlemlerinde görüntü iyileştirme teknikleri, sayısal görüntü işleme için kullanılan sinyal işleme teorileri, örneğin bir ve iki boyutlu evrişim, iki boyutlu Fourier dönüşümü, morfolojik görüntü işleme, renk modelleri ve temel renkli görüntü işleme konuları bulunmaktadır.
Öğrenme Çıktıları	Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Sayısal görüntüler ve bu görüntülerin elde edilmesinde kullanılan örnekleme ve nicemlemeyi açıklayabilecektir. Histogram tabanlı teknikleri sayısal görüntüleri işlemek için kullanabilecektir. Uzamsal veya frenkans düzlemde işleme ve süzgeçleme tekniklerini sayısal görüntüleri yumuşatmak ve keskinleştirmek için kullanabilecektir. Sadece gürültü varlığında süzgeçleme tekniklerini görüntüleri restore etmek için kullanabilecektir. Morfolojik görüntü işleme tekniklerini tanımlayabilecektir. Genellikle uygulanan renk modellerini ve bunların temel renkli görüntü işlemede kullanımını anlatabilecektir. Sayısal görüntü işleme yöntemlerini pratik problemlerde uygulayabilecektir.
Ders Tanımı	Dersin içeriğinde iki boyutlu sinyaller olarak sayısal görüntüler; iki-boyutlu evrişim, Fourier dönüşümü, ve ayrık kosinüs dönüşümü; Görüntü işleme temelleri; Görüntü iyileştirme; Görüntü restorasyonu; Görüntü kodlama ve sıkıştırma bulunmaktadır.
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri
	Destek Dersleri	X
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

Hafta	Konular	Ön Hazırlık
1	Giriş	Bölüm 1. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, ISBN: 978-0-13-234563-7
2	Sayısal görüntü temelleri	Bölüm 2. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, ISBN: 978-0-13-234563-7
3	Global histogram işleme	Bölüm 3. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, ISBN: 978-0-13-234563-7
4	Lokal histogram işleme	Bölüm 3. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, ISBN: 978-0-13-234563-7
5	Nokta işleme, temel gri-düzey dönüşümleri	Bölüm 3. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, ISBN: 978-0-13-234563-7
6	Uzamsal süzgeçleme, evrişim teoremi, yumuşatma süzgeçleri	Bölüm 3. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, ISBN: 978-0-13-234563-7
7	Uzamsal keskinleştirme süzgeçleri, uzamsal süzgeçleme tekniklerini birleştirme	Bölüm 3. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, ISBN: 978-0-13-234563-7
8	Ara Sınav
9	Frekans düzleminde süzgeçleme, evrişim teoremi	Bölüm 4. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, ISBN: 978-0-13-234563-7
10	Gürültü gidermek için görüntü restorasyonu	Bölüm 5. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, ISBN: 978-0-13-234563-7
11	Morfolojik görüntü işleme	Bölüm 9. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, ISBN: 978-0-13-234563-7
12	Renkli görüntü işleme	Bölüm 6. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, ISBN: 978-0-13-234563-7
13	Görüntü sıkıştırma temelleri, JPEG görüntü sıkıştırma algoritması	Bölüm 8. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, ISBN: 978-0-13-234563-7
14	Proje sunumları
15	Proje sunumları
16	Final Sınavı

Ders Kitabı	R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, Pearson, 2010, 3/E, ISBN: 978-0-13-234563-7
Önerilen Okumalar/Materyaller

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama	-	-
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum	1	10
Proje	1	20
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	30
Final Sınavı	1	40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	3	60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	1	40
Toplam

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16		0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	2	28
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev			0
Sunum / Jüri Önünde Sunum	1	4	4
Proje	1	30	30
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar	1	15	15
Final Sınavı	1	25	25
		Toplam	150

#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Temel matematik, uygulamalı matematik veya istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hâkim olur.	-	-	-	-	-
2	Matematik veya istatistik alanlarında edindiği ileri düzey bilgi ve becerilerini kullanarak verileri yorumlar, sorunları tanımlar, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.	-	-	-	-	-
3	Disiplinler arası yaklaşımla, matematik veya istatistiği gerçek yaşamda uygular ve kendi potansiyelini keşfeder.	-	-	-	-	-
4	Matematik veya İstatistik alanında edindiği ileri düzeyde bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir.	-	-	-	-	X
5	Kuramsal ve teknik bilgilerini detaylı olarak uzman olan veya olmayan kişilere rahatça aktarır.	-	-	-	-	X
6	Matematik veya istatistik alanlarında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olur, karar verme sürecine katılır, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapar.	-	-	-	-	-
7	Matematik veya istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olur ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki en az bir programı etkin şekilde kullanır.	-	-	-	-	-
8	Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygular.	-	-	-	-	-
9	Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirir ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olur.	-	-	X	-	-
10	Soyut düşünce yapısına hâkim olarak, somut olayları bağlar ve çözüm üretir, veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceler ve yorumlar.	-	-	-	-	-
11	Bir yabancı dili kullanarak Matematik veya İstatistik ile ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar.	-	-	-	-	-
12	İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.	-	-	-	-	-
13	İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir.	-	-	-	-	-