SD0015 Görüntü İşleme

3 AKTS - 2-0 Süre (T+U)- 0. Yarıyıl- 2 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Birim REKTÖRLÜK
Alan Dışı Dersler Koordinatörlüğü
Kod SD0015
Ad Görüntü İşleme
Dönem 2018-2019 Eğitim-Öğretim Yılı
Dönem Güz ve Bahar
Süre (T+U) 2-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 3 AKTS
Yerel Kredi 2 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Belirsiz
Etiket ADS Alan Dışı Seçmeli Dersler (Üniversite) ÜOD Üniversite Ortak Ders
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Prof. Dr. NAZIM AKSAKER
Dersin Öğretim Elemanı Prof. Dr. NAZIM AKSAKER (Güz) (A Grubu) (Sor. Öğr. Ele.)
Prof. Dr. NAZIM AKSAKER (Bahar) (A Grubu) (Sor. Öğr. Ele.)


Dersin Amacı / Hedefi

Bu derste, Astronomi, Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemlerinde kullanılan görüntülerin işleme teknikleri IDL programı yardımıyla ilgili bilgi ve becerilerinin kazandırılması amaçlanmaktadır.

Dersin İçeriği

Görüntü, fotoğraf, raster ve vektör veri türleri, Komut satırı işlemleri, girdi/Çıktı işlemleri, Filtreleme teknikleri, Görüntülerde fourier analizi, astronomik görüntü analizleri, uzaktan algılama görüntülerin analizleri, HUBBLE veri arşivinin kullanılması, meteosat veri arşivinin kullanılması, Landsat veri arşivinin kullanılması, modis veri arşivinin kullanılması, Spor karşılaşmalarında görüntü işleme teknikleri, Otonom araçların görüntü işleme yöntemleri, Görüntü işlemede yapay zeka uygulamaları

Dersin Ön Koşulu

Kaynaklar

Notlar



Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Görüntü, fotoğraf, raster ve vektör veri türlerini ayırt eder.
ÖÇ02 Algoritma ile programlama yaparak uygular.
ÖÇ03 Girdi/Çıktı işlemleri arasında bağlantı kurar.
ÖÇ04 Görüntü filtreleme tekniklerini uygular
ÖÇ05 Görütülere fourier analizin uygular
ÖÇ06 Görüntülere diferansiyel denklem uygular.
ÖÇ07 Astronomik görüntüleri ayırt eder, temel görüntü işleme yöntemlerini uygular.
ÖÇ08 Astronomik veri arşivlerini kullanır.
ÖÇ09 Eğitimli/Eğitimsiz sınıflandırma tekniklerini uygular.
ÖÇ10 Öğrenme seviyeleri belirlenir.
ÖÇ11 Astronomik uyduları tanır, arşivlerini kullanır.
ÖÇ12 Uzaktan algılama uydularını tanır,
ÖÇ13 Otonom araçların kullandığı görüntü işleme yöntemlerini öğrenir.
ÖÇ14 Spor karşılaşmalarında kullanılan görüntü işleme tekniklerini öğrenir.
ÖÇ15 Görüntü işlemede yapay zeka tekniğini kullanır.


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Görünütü nedir, Raster, vekör veri tanımları, veri formatları (FITS,HDF5,GEOTİF vb) Konuyla ilgili literatür taraması
2 Komut Satırı işlemleri, temel programlama mantığı, algoritma, basit programlar. Konuyla ilgili literatür taraması
3 Görüntülerin görünür hale getirilmesi, pixel analizleri, sonuçların gösterilmesi, çıktılarının alınması. Konuyla ilgili literatür taraması
4 Filtrelemeler(en yakın komşuluk filtresi, binleme filtresi vb.), interpolasyonların görüntülere uygulanması. Konuyla ilgili literatür taraması
5 Görüntülere fast fourier transformunun uygulanması. Konuyla ilgili literatür taraması
6 Birinci ve ikinci dereceden diferansiyel denklemlerin bilgisayar programlama yöntemleri ile çözümleri; Sonlu farklar hesabı; Runga-Kutta yöntemi; Newton-Raphson yöntemi; Bernoulli Denklemleri; Farklar yöntemi. Konuyla ilgili literatür taraması
7 Fotometrik Gözlemlerin Standart Sisteme Dönüştürülmesinin Uygulamalı Anlatımı. Ön Hazırlık Olarak; JD-Tarih, Tarih-JD Dönüşümü, Ortalama ve Görünen Yıldız Zamanları, Hava Kütlesi, Heliocentrik Zaman Düzeltmesi, UBV Filtre Sisteminde Gözlemlerin İndirgenmesi, Birinci Mertebeden Atmosferik Sönümleme Katsayıları, İkinci Mertebeden Atmosferik Sönümleme Katsayıları, Aletsel Dönüşüm Katsayıları (Fotometrik Ölçek Faktörleri), İndirgeme Uygulamaları. Standart Sisteme Dönüşüm Konuyla ilgili literatür taraması
8 Ara Sınav Konuyla ilgili literatür taraması
9 Pixellerden nesnelerin belirlenmesine yönelik tekniklerin uygulanması Konuyla ilgili literatür taraması
10 Öğrenme düzeylerinin belirlenmesi
11 Astronomik uyduları olan Hubble, SPITZER, JWST nin FITS formatındaki verilerin analizleri. Konuyla ilgili literatür taraması
12 Meteorolojik ve yer tabanlı uyduların HDF5 formatındaki verilerin analizleri. Konuyla ilgili literatür taraması
13 Şerit takibi, trafik uygulamalarının tanınması vb tekniklerin öğrenilmesi Konuyla ilgili literatür taraması
14 Spor karşılaşmalarında karar verici sistemlerin tanımlamaları ve kullanılan teknikler. Konuyla ilgili literatür taraması
15 Yığın veri içerisinde yapay zeka öğrenme yöntemiyle sınıflandırma tekniklerin uygulamaları, Uydu verilerin üretilme yöntemlerinin incelenmesi. Konuyla ilgili literatür taraması
16 Yarıyıl Sonu Sınavları
17 Yarıyıl Sonu Sınavları


Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri

Değerlendirme Türü Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi
1. Ara Sınav 100 40
Genel Değerlendirme
Yarıyıl İçi / Yıl İçi Toplam 100 40
1. Yıl Sonu Sınavı - 60
Genel Toplam - 100

Güncelleme Zamanı: 07.01.2019 01:44