Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Programlar Hakkında Bilgi

Lisans - Mühendislik Fakültesi - Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)

Müfredat Adı Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Dönem AKTS Teorik Uygulama
2020-Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce) -Anadal EE4062 Introduction to Image Processing Zorunlu 8 5,00 3 0

Dersin İçeriği

Dersin Amacı

Dersin amaci sayisal imge islemenin kuram ve uygulamalarina giris yapmaktir.

Öğrenim Türü

-

Dersin İçeriği

Sayısal görüntünün temelleri, Temel -gri seviye- dönüşümleri, Histogram işleme, Aritmetik ve Mantık İşlemleri, Uzaysal Filtrelemenin Temelleri, Uzaysal Filtreleri Yumuşatma, Uzaysal İyileştirme Yöntemlerini Birleştirme, Frekans Alanına Giriş, Frekans Alanı Filtreleri, Frekans Alanı Filtrelerini Keskinleştirme , Gürültü Modelleri, Periyodik Gürültü Bozulması, Ters Filtreleme

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Derslerde açıklanan kuramsal içerik yazılım uygulamalı olarak işlenmektedir

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

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