EGE ÜNİVERSİTESİ

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

 

 

 

 

2020-2021 GÜZ DÖNEMİ

 

 

 

 

Ders Kodu, Adı ve Kredisi

 

 

434 GÖRÜNTÜ İŞLEME (3+0)

 

 

Öğretim Üyeleri

 

 

Prof. Dr. Aybars UĞUR ve Dr. Arif Erdal TAŞCI

 

Derslik ve Ders Saati

 

 

Teams ve Ege Ders üzerinden, Pzt. 9:30-12:15

 

 

Öğrenme Çıktıları

 

 

 

1

Görüntü analizi, iyileştirme, modelleme ve dönüştürme hakkındaki teoriler ve kavramları anlayabilme.

2

Belirli görüntü işleme yöntemlerini uygulayabilme.

3

Sayısal görüntüleri işlemeye yönelik yazılım araçlarını kullanabilme.

 

Dersin İçeriği

 

Sayısal Görüntünün Temelleri, Yoğunluk Dönüşümü ve Uzaysal Filtreleme, Morfolojik Görüntü İşleme, Görüntü Bölütleme, Nesne Tanıma.

 

Ders Kitabı

 

Gonzalez, R.C., Woods, R., “Sayısal Görüntü İşleme”, 3. baskının çevirisi, Palme Yayıncılık, 2014. Çevirmenler: Fikret Arıt, Ziya Telatar, Hakan Tora, Aykut Kalaycıoğlu

Gonzalez, R.C., Woods, R., “Digital Image Processing, 3rd Edition, Prentice-Hall, (2008).

 

Başvuru Kitapları

 

  • OpenCv Görüntü İşleme ve Yapay Öğrenme”, Birol Kuyumcu, Level Kitap, 2015.
  • Image Processing. Analysis and Machine Vision” (Fourth Edition), Milan Sonka, Vaclav Hlavac, Roger Boyle, Cengage Learning, 2014.

 

 

Önşartlar

 

Temel Matematik, Doğrusal Cebir, Olasılık ve İstatistik kavram ve konularını bilmek.

Dersi seçme durumunda olanlar için:

·       Sadece alan ile ilgilenen veya gelecekte ilgilenmeyi planlayan öğrencilerin seçmesi uygundur.

·       Başarı durumunda belirleyici olduğu için, öğrencilerden Matematik, Doğrusal Cebir, Olasılık ve İstatistik … alanlarını sevmeleri beklenmektedir. İlgili konu ve kavramlar Görüntü İşleme altyapısında kullanılmaktadır.

·       Yazılım, Bankacılık gibi sektörlerde çalışmak isteyenlere bu kapsamda daha yararlı olabilecek dersleri seçmeleri önerilir. 

·        Dersin yükü dolayısı ile bu dönem fazla sayıda ders almak durumunda olan öğrencilerin dersi tekrar etme olasılığı da artmaktadır.

 

 

Değerlendirme

 

Proje 1

30 %

Take-Home

10 %

Sunum

10 %

Proje 2 Ara Rapor

10 %

Proje 2 + Rapor

30 %

Proje 2 Video

10 %

 

DDS Uygulanmaktadır. Geçme notu 60’tır.

 

 

Önceki :

 

Projeler

20 %

Sunum

8 %

Arasınav

12 %

Final Sınavı

60 %