Marmara University
Marmara University Lifelong Learning Programme

Lisans - Mühendislik Fakültesi - Endüstri Mühendisliği (İngilizce)

Müfredat Adı Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
Endüstri Mühendisliği (İngilizce) - 2015 EE4062 Introduction to Image Processing Zorunlu 8 5,00

Dersin İçeriği

Dersin Amacı

Dersin amaci sayisal imge islemenin kuram ve uygulamalarina giris yapmaktir.

Öğrenim Türü

-

Dersin İçeriği

Sayisal imgeler. Imgelerde ornekleme ve kuantalama. Aritmetik islemler. Imge donusumleri. Dogrusal ve dogrusal olmayan suzgecler. Imge zenginlestirme.

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Kuramsal icerik uygulamali olarak verilmektedir.

Staj Durumu

Yok

Dersin Sunulduğu Dil

İngilizce

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Digital Image Processing by R.C. Gonzales and R.E. Woods 3rd Edition (2008), Pearson Prentice Hall

Dersin Web Sayfası

http://mimoza.marmara.edu.tr/~bora.esmer/ee462/ee462.html

Müfredat Sorumlusu

Öğretim Üyesi BÜLENT EKİCİ
Ofis/Oda No
Telefon
E-Posta
Web
Öğrenci Görüşme Saatleri

Öğrenme Çıktıları

  • Filtreleme,Düzleştirme tekniklerini, histogram uygulama tekniklerini ve kesme tekniklerini kullanarak görüntü işleme
  • Sürekli zamandaki veriden elde edilen dijital görüntüde örnekleme ve nicemleme süreçlerini açıklama
  • Uzaysal alanda filtreleme tekniklerini kullanarak dijital görüntüleri geliştirme
  • Frekans domeninde filtreleme tekniklerini kullanarak dijital görüntüleri geliştirme
  • Filtreleme teknikleri sayesinde, sadece gürültünün bulunması durumunda görüntüleri düzeltmek

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik
1 Giriş: Sayısal İmge İşleme Nedir, Sayısal imge işlemenin uygulamaları nedir?
2 Sayısal İmgenin Temelleri. Sayısal imgeler nasıl üretilir? Örnekleme, nicemleme, örtüşme, Moire desenleri, imge büyütme ve küçültme
3 Sayısal İmgenin Temelleri. Sayısal imgeler nasıl üretilir? Örnekleme, nicemleme, örtüşme, Moire desenleri, imge büyütme ve küçültme
4 İnsan Görme Sistemi
5 Uzamsal alanda imge zenginleştirme. Basit grilik seviyesi dönüşümleri. Uzamsal süzgeçlerle düzleştirme ve keskinleştirme
6 Uzamsal alanda imge zenginleştirme. Sıklık grafiği işleme
7 İki boyutlu sayısal Fourier dönüşümü ve ters dönüşümü, 2B DFT ve 2B erişim özellikleri
8 Ara Sınav Haftası
9 Frekans alanında imge zenginleştirme
10 Frekans alanında imge zenginleştirme
11 İmge onarımı: sistem modeli, gürültü modeli, bozulma fonksiyonunun kestirimi, gürültü süzgeçleme
12 Gürültülü resim onarımı, ters süzgeçleme, inverse filtering, minimum ortalama karesel hata (Wiener)
13 Renkli imge işleme. Renk dönüşümleri. Renkli image düzleştirme ve keskinleştirme
14 Renkli imge işleme. Renk dönüşümleri. Renkli image düzleştirme ve keskinleştirme
15 Renkli imge işleme. Renk dönüşümleri. Renkli image düzleştirme ve keskinleştirme
16 Ders Çalışma Haftası
17 Yarı Yıl Sonu Sınavı

Değerlendirme

Değerlendirme Değer
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 60
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Değer
Final Sınavı 100

Öğrenci İş Yükü Hesabı

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma 10 10 100
Ödev ve Hazırlığı 4 1 4
Sunum ve Hazırlığı 1 5 5
Seminer ve Hazırlığı 0
Arasınav ve Hazırlığı 1 10 10
Final ve Hazırlığı 1 10 10

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

ÖÇ1
ÖÇ2
ÖÇ3
ÖÇ4
ÖÇ5