DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Görüntü İşleme Teknikleri CSS   221 3 2 2.5 3

Ön Koşul Dersleri
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Önlisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Öğr. Gör. Mehmet Akif ERDOĞAN
Dersi Verenler
Öğr. Gör.MEHMET AKİF ERDOĞAN1. Öğretim Grup:A
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Düşük ve orta seviye görüntü işleme teknikleri ile IDL yazılımında uygulamalarını aktarmak
Dersin İçeriği
Temel görüntü özellikleri, görüntü formatları, görüntü üretme ve dönüştürme, görüntü işleme, görüntü işlemede yazılım uygulamaları

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Sayısal görüntü kavramının algılanması
2) Sayısal görüntü işleminin elemanlarının kavranması
3) Sayısal görüntünün esaslarının öğrenilmesi
4) Görsel algılamanın elamanlarının kavranması
5) Sayısal görüntüde histogram kavramının algılanması
6) Sayısal görüntü düzenleme içeriğine hakim olma
7) Görüntü zenginleştirme uygulamalarının öğrenilmesi
8) Ara Sınav
9) Lineer olmayan görüntü zenginleştirme yaklaşımlarının algılanması
10) Sayısal görüntülerden nesne filtreleme becerisi edinme
11) Düşük ve yüksek frekanslı filtreleme tekniklerinin kavranması
12) Kenar bulma algoritmalarının öğrenilmesi
13) Parazit giderme tekniklerinin kavranması
14) Görüntü bölütleme uygulamalarının kavranması
15) Morfolojik işlemlerin öğrenilmesi


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Matematik, fen bilimleri ve kendi alanları ile ilgili konularda yeterli alt yapıya sahip olmak.
X
2
Alanında edindiği temel düzeydeki bilgi ve becerileri kullanarak, verileri yorumlayabilme ve değerlendirebilme, sorunları tanımlayabilme, çözüm önerileri geliştirebilme becerisine sahip olmak.
X
3
Coğrafi Bilgi Sistemleri ile ilgili kavramları bilir, Coğrafi Bilgi Sistemlerinin kullanıldığı programları bilir.
X
4
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincini, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisini kazandırmak.
X
5
Sanayi ve hizmet sektöründeki üretim süreçlerini izleyerek uygulama becerisine sahip olmak.
X
6
Alanıyla ilgili mesleki plan ve projelerin çizimlerini gerçekleştirme becerisi kazanır.
X
7
Mesleğine yönelik işletmelerin kurumsal yapılarını tanır ve girişimci ruha sahip olur.
X
8
Coğrafi Bigi Sistemleri alanında bağımsız olarak öğrenmeyi ve öğrendiklerini uygulayabildiğini gösterme ve bağımsız davranma risk alma becerisine sahip olma.
X
9
Alanı ile ilgili gerekli olan modern teknikleri, araçları ve bilişim teknolojilerini belirleme ve etkin kullanabilmek.
X
10
Coğrafi Bilgi Sistemleri kullanımı ve proje üretimi hakkında bilgi sahibidir ve bu bilgileri uygulayabilir.
X
11
Bilgisayar destekli çizim ve alanı ile ilgili simülasyon programları kullanarak tasarım yapma ve mesleki plan ve projelerin çizimlerini gerçekleştirme becerisi kazanır.
X
12
Tarihi değerlere saygılı, sosyal sorumluluk, evrensel, toplumsal ve mesleki etik bilincine sahip olmak.
13
Etkili iletişim kurma tekniklerine hâkim ve alanındaki yenilikleri takip edebilecek düzeyde bir yabancı dil bilgisine sahip olmak.
X
14
Coğrafi Bilgi Sistemleri ile ilgili sorunlarda çözüm üretebilme, takımlarda sorumluluk alabilme veya bireysel çalışma yapabilme becerisi ile donatılmış olur.
X
15
İş güvenliği, işçi sağlığı ve çevre koruma bilgisi ve bilincine sahip olmak.
16
Alanının gerektirdiği temel düzeyde bilgisayar yazılım ve donanımlarını kullanabilme becerisine sahip olmak.
X

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Amacı, içeriği, kullanım alanları, tarihçe Literatür okuma
2 Sayısal görüntü işleminin elemanları, görüntü işleme, görüntüleme Literatür okuma ve ders tekrarı
3 Sayısal görüntünün esasları, düzgün örnekleme Literatür okuma ve ders tekrarı
4 Görsel algılamanın elamanları Literatür okuma ve ders tekrarı
5 8 bit gri tonlamalı resim histogramı, Literatür okuma ve ders tekrarı
6 Görüntü zenginleştirme, görüntü parlaklık değiştirilmesi, eşik değeri Literatür okuma ve ders tekrarı
7 Farklılığın artırılması, lineer farklılık artırma yöntemleri Literatür okuma ve ders tekrarı
8 Ara sınav Literatür okuma ve ders tekrarı
9 Lineer olmayan zenginleştirme Literatür okuma ve ders tekrarı
10 Nesneleri filtreleme Literatür okuma ve ders tekrarı
11 Düşük ve yüksek frekanslı filtreleme Literatür okuma ve ders tekrarı
12 Kenar bulma algoritmaları Literatür okuma ve ders tekrarı
13 Parazit Giderme Literatür okuma ve ders tekrarı
14 Görüntü bölümleme Literatür okuma ve ders tekrarı
15 Morfolojik işlemler Literatür okuma ve ders tekrarı
16-17 Final sınavı Literatür okuma ve ders tekrarı

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar