|
Dersin Dili
|
İngilizce
|
|
Dersin Düzeyi
|
Lisans
|
|
Bölümü / Programı
|
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ
|
|
Öğrenim Türü
|
Örgün Öğretim
|
|
Dersin Türü
|
Seçmeli
|
|
Dersin Öğretim Şekli
|
Yüz Yüze
|
|
Dersin Amacı
|
Bu ders, sayısal görüntülemeye ilişkin temel kavramların verilmesini; temel görüntü işleme algoritmalarını uygulama deneyimi sağlamayı ve; görüntü işleme, görüntü analizi ve bilgisayarla görü gibi alanlarda uzmanlaşma için gerekli alt yapının oluşturulmasını amaçlar.
|
|
Dersin İçeriği
|
Bu ders, temel sayısal görüntü işleme konuları öğretir: görüntü oluşumu, renk işleme, örnekleme, frekans alanında işleme, görüntü dönüşümleri, süzgeçleme, ayrıt saptama ve görüntü bölütleme. Lablarda Python dili ve kütüphaneleri (numpy, matplotlib, skimage, opencv, vs.) kullanılır. Dönem sonu değerlendirmesi için öğrenciler dönem projesi yaparlar.
|
|
Dersin Yöntem ve Teknikleri
|
|
|
Ön Koşulları
|
Yok
|
|
Dersin Koordinatörü
|
Dr. Öğr. Üyesi Arman Savran
|
|
Dersi Verenler
|
Dr. Öğr. Üyesi Arman Savran
|
|
Dersin Yardımcıları
|
Yok
|
|
Dersin Staj Durumu
|
Yok
|
Ders Kaynakları
|
Kaynaklar
|
Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods “Digital Image Processing, 4th Ed.”; Pearson, 2018, ISBN: 9780133356724
|
Ders Yapısı
|
Matematik ve Temel Bilimler
|
%20
|
|
|
Mühendislik Bilimleri
|
%40
|
|
|
Mühendislik Tasarımı
|
%40
|
|
|