|
|
| JDZL7401 | Fotogrametrik Bilgisayarla Görü | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Doktora | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Mustafa DİHKAN | | Diğer Öğretim Üyesi | Yok | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Fotogrametri ve Bilgisayar görüsü ile ilgili temel kavramların anlaşılması, dijital görüntü oluşumu ve projektif geometri kavramlarının öğrenilmesi, kamera kalibrasyon modellerinin anlaşılması, 3B rekonstrüksiyon sürecinde homografi, epipolar geometri, Essential ve Fundamental matris kavramlarının anlaşılması, çeşitli öznitelik tespit algoritmalarının (Harris, SIFT, SURF, vb.) kavranılması, RANSAC ile eşlenik nokta belirleme ve Self-kalibrasyon tekniklerinin öğrenilmesi, Görüntü dizileri ile otomatik demet dengeleme ve 3B nokta bulutu üretiminin kavranılması, Matlab ve Phyton ortamlarında çeşitli uygulamalar yapılması |
| Program Kazanımları | BPKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | PK - 1 : | Fotogrametri ve Bilgisayar görüsü entegrasyonuna ilişkin temel kavramları öğrenir | 1,5,10 | 1 | | PK - 2 : | Yaygın kullanılan fotogrametrik bilgisayarla görü algoritmalarını öğrenir | 1,5,10 | 1 | | PK - 3 : | Fotogrametrik bilgisayarla görü algoritmaları ile uygulamalar yapabilir | 1,5,10 | 1,4 | | PK - 4 : | İlgili algoritmayı kodlayarak uygulamalar yapabilir | 1,5,10 | 1,6 | | 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),PK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Fotogrametri ve bilgisayar görüsü ile ilgili temel kavramlar, dijital görüntü oluşumu ve projektif geometri kavramlarının açıklanması, kamera kalibrasyon modellerinin açıklanması, 3B rekonstrüksiyon sürecinde homografi, epipolar geometri, Essential ve Fundamental matris kavramlarının açıklanması, çeşitli öznitelik tespit algoritmalarının (Harris, SIFT, SURF, vb.) irdelenilmesi, RANSAC ile eşlenik nokta belirleme ve self-kalibrasyon tekniklerinin açıklanması, görüntü dizileri ile otomatik demet dengeleme ve 3B nokta bulutu üretiminine yönelik kavramların açıklanması, Matlab ve Phyton platformlarında fotogrametri/uzaktan algılama teknikleri ile edinilmiş dijital görüntüler üzerinde çeşitli uygulamalar gerçekleştirilmesi. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | | 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 | Ara Sınav | | | Hafta 9 | Çeşitli öznitelik tespit algoritmalarının (Harris, SIFT, SURF, vb.) irdelenilmesi ve uyg. | | | 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 | 8 | | 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 |
|