|
|
| JDZL7401 | Fotogrametrik Bilgisayarla Görü | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Doktora | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Mustafa DİHKAN | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Fotogrametri ve Bilgisayar görüsü entegrasyonuna ilişkin temel kavramları öğrenir | 1 | 1 | | ÖK - 2 : | Yaygın kullanılan fotogrametrik bilgisayarla görü algoritmalarını öğrenir | 8 | 1 | | ÖK - 3 : | Fotogrametrik bilgisayarla görü algoritmaları ile uygulamalar yapabilir | 1 | 1,4 | | ÖK - 4 : | İlgili algoritmayı kodlayarak uygulamalar yapabilir | 8 | 1,6 | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Fotogrametri ve Bilgisayar görüsü ile ilgili temel kavramların açıklanması | | | Hafta 2 | Görüntü oluşumu, projektif geometri ve homojen koordinat kavramlarının açıklanması | | | Hafta 3 | Kamera geometrisi ve kalibrasyon tekniklerinin açıklanması | | | Hafta 4 | Homografi ve Epipolar Geometri kavramlarının açıklanması | | | Hafta 5 | Essential ve Fundamental matris kavramlarının açıklanması | | | Hafta 6 | Temel stereo eşleştirme algoritması, yoğun stereo eşleştirme ve derinlik tespiti | | | Hafta 7 | Çeşitli öznitelik tespit algoritmalarının (Harris, SIFT, SURF, vb.) açıklanması ve uygulanması | | | Hafta 8 | Çeşitli öznitelik tespit algoritmalarının (Harris, SIFT, SURF, vb.) irdelenilmesi ve uyg. | | | Hafta 9 | Ara Sınav | | | Hafta 10 | RANSAC ile eşlenik nokta belirleme ve Self-kalibrasyon tekniklerinin açıklanması | | | Hafta 11 | Görüntü dizileri ile demet dengeleme ve 3B yoğun nokta bulutu üretim tekniklerinin açıklanması | | | Hafta 12 | Çok-bakışlı görüntüler ile meshing ve doku giydirme tekniklerinin irdelenmesi ve örnek uygulamalar | | | Hafta 13 | Matlab ve Phyton ortamında çeşitli uygulamalar | | | Hafta 14 | Matlab ve Phyton ortamında çeşitli uygulamalar | | | Hafta 15 | Matlab ve Phyton ortamında çeşitli uygulamalar | | | Hafta 16 | Dönem Sonu Sınavı | | | |
| 1 | Förstner, Wolfgang, and Bernhard P. Wrobel. Photogrammetric computer vision. Springer International Publishing Switzerland, 2016.
| | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 1 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 3.5 | 14 | 49 | | Arasınav için hazırlık | 8 | 1 | 8 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 15 | 1 | 15 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 116 |
|