| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| Bilgisayar Mühendisliği(Türkçe) - 2016 Tezli Yüksek Lisans | BLM7025 | Sayısal Video İşleme | Seçmeli | 1 | 8,00 | 3 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Tezli Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Bilgisayar Mühendisliği
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Sayısal video işleme dersinin amacı, öğrencilere temel kavramları anlatmak, video işleme araçlarını etkili bir şekilde kullanabilmelerini sağlamak, video kalitesini artırmak ve verimliliği optimize etmek, video segmentasyon ve nesne tanıma yeteneklerini geliştirmek, 3B video işleme ve derin öğrenme uygulamalarını öğrenmek, projeler geliştirmelerine teşvik etmek, endüstriyel uygulamaları anlamalarını ve gelecekteki trendlere duyarlı olmalarını sağlayarak sayısal video işleme alanında bilgi ve beceriler kazanmalarını desteklemektir.
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Sayısal video işleme dersinin içeriği, öğrencilere dijital görüntü işlemenin temel ilkelerini, video işleme yazılımlarını ve araçlarını kullanmayı, video kalitesini artırmayı, nesne tanıma, video segmentasyon ve hareket analizi gibi önemli konuları kapsar. Ayrıca, 3B video işleme, derin öğrenme uygulamaları ve video kodlama teknikleri gibi daha ileri konulara da odaklanır. Öğrenciler, bu konuları anlayarak ve pratiğe dökerek video işleme projeleri geliştirebilirler. Ayrıca, endüstriyel uygulamalar ve gelecekteki trendlere ilişkin içgörüler sunularak, öğrencilerin bu alanda kariyerlerine daha iyi hazırlanmaları teşvik edilir.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Anlatım, görsel resim ve video, Uygulama yaptırma, materyal örnekleri ve ödev.
Staj Durumu
yok
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
"Digital Image Processing" by González and Woods "Computer Vision: Algorithms and Applications" by Richard Szeliski
Dersin Web Sayfası
yok
Öğrenme Çıktıları
- Öğrenci, temel görüntü ve video işleme tekniklerini anlayarak, video işleme yazılımlarını etkili bir şekilde kullanma yeteneği kazanır. Bu kazanım, video içeriği düzenleme, geliştirme ve analiz etme becerilerini içerir.
- Öğrenci, video kalitesini artırma, sıkıştırma ve verimli iletim konularında bilgi ve yetenek kazanır. Bu, profesyonel video prodüksiyonu ve iletişim projelerinde değerli bir beceridir.
- Öğrenci, video içeriğini analiz etme, nesne tanıma ve izleme konularında yetenek geliştirir. Bu kazanım, güvenlik sistemleri, otomasyon ve yapay zeka uygulamaları için önemlidir.
- Öğrenci, 3B video işleme tekniklerini ve derin öğrenme uygulamalarını anlayarak, karmaşık görsel verileri işleme ve anlama yeteneği kazanır. Bu, daha gelişmiş ve geleceğe dönük video işleme projelerinde kullanışlıdır.
- Öğrenci, dersin sonunda video işleme projeleri geliştirme yeteneği kazanır ve endüstriyel uygulamalar hakkında bilgi sahibi olur.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | Giriş ve Temel Kavramlar Dijital görüntü işlemenin temelleri Sayısal video işlemenin önemi Temel işlemciler ve yazılım araçları |
| 2 | Görüntü İşleme Temelleri Görüntü işleme temel işlemleri: parlaklık, kontrast, renk dönüşümü Filtreleme ve kenar tespiti Temel görüntü işleme algoritmaları |
| 3 | Video Temelleri ve Dönüşümleri Video sıkıştırma teknikleri Video dönüşümleri: DCT, Fourier dönüşümü Hareket tahmini ve hareket vektörleri |
| 4 | Video Temelleri ve Dönüşümleri Video sıkıştırma teknikleri Video dönüşümleri: DCT, Fourier dönüşümü Hareket tahmini ve hareket vektörleri |
| 5 | Video Segmentasyonu ve Nesne Tanıma Video segmentasyon yöntemleri Nesne tanıma ve izleme Hareket analizi ve optik akış |
| 6 | Video Segmentasyonu ve Nesne Tanıma Video segmentasyon yöntemleri Nesne tanıma ve izleme Hareket analizi ve optik akış |
| 7 | Renk ve Hareket Analizi Renk uzayları ve renk analizi Hareket analizi algoritmaları Video istatistikleri ve hareketli nesne tespiti |
| 8 | Vize sınavı |
| 9 | Renk ve Hareket Analizi Renk uzayları ve renk analizi Hareket analizi algoritmaları Video istatistikleri ve hareketli nesne tespiti |
| 10 | 3B Video İşleme Stereoskopik görüntüleme ve 3B video Derin öğrenme ile 3B nesne tanıma 3B hareket analizi ve izleme |
| 11 | 3B Video İşleme Stereoskopik görüntüleme ve 3B video Derin öğrenme ile 3B nesne tanıma 3B hareket analizi ve izleme |
| 12 | Video Kodlama ve Aktarımı H.264 ve H.265 video kodlama standartları Video iletimi ve akış Video kalitesi ve sıkıştırma parametreleri |
| 13 | Video Kodlama ve Aktarımı H.264 ve H.265 video kodlama standartları Video iletimi ve akış Video kalitesi ve sıkıştırma parametreleri |
| 14 | Projeler ve Uygulamalar Öğrenci projeleri sunumu ve değerlendirmesi Endüstri uygulamaları ve gelecekteki trendler Dersin özet ve gelecekteki çalışmalar |
| 15 | Projeler ve Uygulamalar Öğrenci projeleri sunumu ve değerlendirmesi Endüstri uygulamaları ve gelecekteki trendler Dersin özet ve gelecekteki çalışmalar |
| 16 | Yarıyıl sonu Sınavı |
| 17 |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 |
| 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 | 4 | 8 | 32 |
| Proje ve Hazırlığı | 1 | 24 | 24 |
| Ödev ve Hazırlığı | 3 | 8 | 24 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Seminer ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Rapor ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 1 | 24 | 24 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 1 | 24 | 24 |
| Final ve Hazırlığı | 1 | 24 | 24 |
| Teorik Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 0 | 0 |