Bilgisayar Mühendisliği
Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: BIL407
Ders İsmi: Görüntü İşleme
Ders Yarıyılı: Güz
Ders Kredileri:
Teorik Pratik Kredi AKTS
3 0 3 5
Öğretim Dili: TR
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Bölüm Seçmeli
Dersin Seviyesi:
Lisans TYYÇ:6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey EQF-LLL:6. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Ar.Gör. Zehra AKSOY
Dersi Veren(ler):
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Görüntü İşleme dersi, öğrencilere dijital görüntülerin analizi, işlenmesi ve yorumlanması için gerekli temel prensipleri öğretmeyi amaçlar. Öğrenciler, temel görüntü işleme teknikleri, filtreleme, kenar algılama, segmentasyon ve morfolojik işlemler gibi konular üzerinde çalışarak, gerçek dünya uygulamalarında (örneğin, tıp, güvenlik, otomatik sürüş) görüntü işleme tekniklerini nasıl kullanacaklarını öğrenirler.
Dersin İçeriği: Bu ders, görüntülerin elde edilmesi, dönüştürülmesi ve geliştirilmesi süreçlerini kapsar.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Öğrenme Kazanımları
1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) Öğrenciler, görüntü analizi yöntemlerini kullanarak, görüntülerdeki nesne tespiti ve sınıflandırma gibi görevleri gerçekleştirebilirler.
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
Alana Özgü Yetkinlik
1) Öğrenciler, dijital görüntülerin temel bileşenlerini, formatlarını ve özelliklerini tanımlayabilirler.
2) Öğrenciler, görüntü filtreleme, kenar algılama ve segmentasyon gibi temel görüntü işleme tekniklerini uygulayarak görüntüleri geliştirebilirler.
3) Öğrenciler, görüntülerin geometrik dönüşümleri, renk dönüşümleri ve histogram eşitleme gibi işlemleri gerçekleştirebilirler.
4) Öğrenciler, görüntü işleme tekniklerini makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile birleştirerek, karmaşık görüntü işleme problemlerini çözebilirler.
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Görüntü işleme nedir? Tarihçe ve önem
2) Görüntü elde etme
3) Görüntü ön işleme
4) Kenar algılama
5) Görüntü segmentasyonu
6) Renk görüntü işleme
7) Ara sınav
8) Görüntü dönüşümleri
9) Görüntü analizi
10) Derin öğrenme ile görüntü işleme
11) Görüntü işleme ve doğal dil işleme ilişkisi
12) Görüntü işleme alanındaki güncel araştırmalar
13) Genel değerlendirme ve sınav hazırlığı
14) Final

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:
Diğer Kaynaklar: Digital Image Processing, Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları

1

2

4

5

3
Program Kazanımları

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Ders

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ara Sınavlar 1 % 40
Final 1 % 60
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 60
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 12 3 36
Sınıf Dışı Ders Çalışması 18 6 108
Ara Sınavlar 1 3 3
Final 1 3 3
Toplam İş Yükü 150