|
|
| HRT3022 | Bilgisayarla Fotogrametrik Görme | 2+0+0 | AKTS:4 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 2 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Mustafa DİHKAN | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Bilgisayarla fotogrametrik görmenin tanımlanması, dijital görüntüye ilişkin özelliklerin anlaşılması, görüntülerin yöneltilmesi, değerlendirilmesi, yöneltilen dijital görüntü verilerden ortofoto ve 3B yoğun nokta bulutu üretimi prosedürünün kavranılması dersin amacıdır. |
| Öğrenim Kazanımları | BPKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Fotogrametri ve Bilgisayar görüsü entegrasyonuna ilişkin temel kavramları öğrenir | 1,2,6 | 1,3 | | ÖK - 2 : | Yaygın kullanılan fotogrametrik bilgisayarla görü algoritmalarını öğrenir | 1,2,6 | 1,3 | | ÖK - 3 : | Fotogrametrik bilgisayarla görü algoritmaları ile uygulamalar yapabilir | 1,2,6 | | | ÖK - 4 : | İlgili algoritmayı kodlayarak uygulamalar yapabilir | | | | 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 | | |
| Dijital görüntüler ve özellikleri, İki kamera için karşılıklı yöneltme (KY) kavramı, Doğrudan ve iteratif KY metotları, Üç boyutlu nokta konumu belirleme (Triangulation), Havai nirengi, Ortofoto
|
| |
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Giriş, dersin kapsamı, kavramlar, uygulamalar. | | | Hafta 2 | Dijital görüntüler ve özellikleri | | | Hafta 3 | Karşılıklı yöneltme kavramı ve Fundamental Matrix
| | | Hafta 4 | Epipolar Geometri kavramı ve Essential Matrix
| | | Hafta 5 | Fundamental and Essential Matris hesabı içim doğrudan çözüm
| | | Hafta 6 | Karşılıklı yöneltme için iteratif çözüm
| | | Hafta 7 | Triangulation ve Mutlak yöneltme | | | Hafta 8 | arasınav | | | Hafta 9 | Işın demetleri dengelemesi (Multi-View Reconstruction ) ve Havai nirengi
| | | Hafta 10 | Işın demetleri dengelemesi (Multi-View Reconstruction ) ve Havai nirengi
| | | Hafta 11 | Ortofoto | | | Hafta 12 | Görüntü üzerinde eşlenik nokta bulma (SIFT Features & RANSAC)
| | | Hafta 13 | Matlab ile uygulama
| | | Hafta 14 | Matlab ile uygulama | | | Hafta 15 | Uygulama proje sunumları | | | Hafta 16 | Final Sınavı | | | |
| 1 | Förstner & Wrobel: Photogrammetric Computer Vision, 2015 | | | |
| 1 | Szeliski: Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer, 2010 | | | 2 | Hartley & Zisserman: Multiple View Geometry in Computer Vision, 2004 | | | 3 | Linder: Digital photogrammetry: theory and applications. Springer Science & Business Media, 2013. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 8 | | 1 | 30 | | Ödev | 8
10
12 | | 6 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 2 | 14 | 28 | | Sınıf dışı çalışma | 4 | 14 | 56 | | Laboratuar çalışması | 0 | 0 | 0 | | Arasınav için hazırlık | 8 | 1 | 8 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Uygulama | 0 | 0 | 0 | | Klinik Uygulama | 0 | 0 | 0 | | Ödev | 8 | 1 | 8 | | Proje | 0 | 0 | 0 | | Kısa sınav | 0 | 0 | 0 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 8 | 1 | 8 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Diğer 1 | 0 | 0 | 0 | | Diğer 2 | 0 | 0 | 0 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 110 |
|