|
|
| HRT2018 | Sayısal Görüntü İşleme | 2+0+0 | AKTS:2 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Zorunlu | | Bölümü | HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 2 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Volkan YILMAZ | | Diğer Öğretim Üyesi | DR. ÖĞR. ÜYESİ Esra TUNÇ GÖRMÜŞ, | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Uydu görüntülerini ve hava fotoğraflarını Matlab programını kullanarak işlemek, bu görüntülerden çeşitli bilgiler çıkarmak ve bu bilgileri uzaktan algılama ve CBS uygulamalarında kullanılabilir hale getirmek. |
| Öğrenim Kazanımları | BPKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 4 : | Sayisal goruntu ve olusumu hakkinda temel bilgilerin ve yontemlerin ogrenilmesi. | 4,6 | 1,3, | | ÖK - 6 : | Sayisal goruntulerden bilgi cikartabilmek icin karmasik yontemlerin ogrenilmesi. | 4,6 | 1,3, | | BPKK :Bölüm program 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 | | |
| Matlab programı ve görüntü ve sinyal işleme araç kutusu fonksiyonları. Yeniden örnekleme kavramı, görüntüde boyut değiştirme yöntemleri. Histogram işleme ve kontrast iyileştirme yöntemleri. Aritmetik ve mantıksal işlemler, mekânsal filtreleme kavramı. Görüntüde gürültü azaltma ve bulanıklık giderme yöntemleri. Görüntü bölütleme, eşikleme, kenar bulma algoritmaları. Frekans uzayı ve dönüşümler. Morfolojik işlemler. Dalgacık dönüşümü ve uygulamaları. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Giriş, dersin kapsamı, kavramlar, genel tanımlar, kaynaklar | | | Hafta 2 | Matlab programı ve görüntü ve sinyal işleme araç kutusu fonksiyonları | | | Hafta 3 | Piksel, bant, sayısal görüntü kavramları | | | Hafta 4 | İnsan görme sistemi, renk kavramı, renk modelleri | | | Hafta 5 | Yeniden örnekleme kavramı, görüntüde boyut değiştirme yöntemleri | | | Hafta 6 | Histogram işleme ve kontrast iyileştirme yöntemleri | | | Hafta 7 | Aritmetik ve mantıksal işlemler, mekânsal filtreleme kavramı | | | Hafta 8 | Görüntüde gürültü azaltma ve bulanıklık giderme yöntemleri | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Görüntü bölütleme, eşikleme, kenar bulma algoritmaları | | | Hafta 11 | 2 boyutlu Fourier dönüşümü, frekans uzayı. | | | Hafta 12 | Morfolojik sayısal görüntü işleme | | | Hafta 13 | Çoklu çözünürlük kavramı ve dalgacık dönüşümü | | | Hafta 14 | Dalgacık dönüşümü uygulamaları | | | Hafta 15 | Dalgacık dönüşümü uygulamaları | | | Hafta 16 | Final Sınavı | | | |
| 1 | R. C. Gonzalez and E. E. Woods, Digital Image Processing , Prentice Hall, 3rd edition (2007) | | | 2 | Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins-Digital Image Processing Using MATLAB-Gatesmark Publishing (2009) | | | 3 | Mather, P.M. 1987; Computer Processing of Remotely Sensed Images, USA. | | | |
| 1 | Lillesand, T.M , Kiefer, R.W., 1997; Remote Sensing and Image Interpretation, John Wiley Sons, USA. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 1 | 30 | | Ödev | 12 | | 1 | 20 | | 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 | 14 | 42 | | Arasınav için hazırlık | 6 | 6 | 36 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Ödev | 3 | 4 | 12 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 6 | 5 | 30 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 164 |
|