| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Görüntü İşleme ve Yapay Sinir Ağları Uygulamaları | EHM5105 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz |
|---|
| Dersin Dili | Not set |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik Doktora Programı Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik Yüksek Lisans Programı Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Doktora Programı Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Yüksek Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Elektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Herman Sedef |
| Dersi Veren(ler) | Herman Sedef |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Görüntü işaret işlemenin temellerinin öğretilmesi, Matlab geliştirme ortamında bu temellerin gözlemlenmesi ve öğrencilere görüntü işaretlerini işleyen sistemleri tasarlayabilme becerisinin kazandırılması. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Görüntünün matematiksel modeli, görüntüde frekans kavramı ve iki boyutlu frekans spektrumu, görüntünün örneklenmesi, örtüşme ve örnekleme frekansı üzerindeki koşullar, iki boyutlu işaretlerde ayrıştırılabilme kavramı, görüntüde peryodiklik kavramı, görüntü işaretinin Fourier serisine açılması, görüntünün harmoniklerinden oluşturulması, iki boyutlu Fourier dönüşümü, ayrıştırılabilir görüntülerin Fourier dönüşümü, iki boyutlu z-dönüşümü ve transfer fonksiyonu kavramı, görüntüye uygulanan lineer işlemler: Konvolüsyon, maske ve impuls yanıtı kavramı, iki boyutlu FIR süzgeçler, alçak geçiren, yüksek geçiren ve band geçiren süzgeçler, görüntüde kenarların belirginleştirilme yöntemleri, iki boyutlu IIR Filtreleri: Ardışıl hesaplanabilme ve koşulları, görüntüye uygulanan diğer işlemler, hücresel sinir ağları ve iki boyutlu filtre uygulamaları, hücresel sinir ağların görüntü işlemedeki diğer uygulamaları |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler görüntülerin ve diğer iki boyutlu işaretlerin matematiksel özelliklerini tanımlayabilecektir.
- Öğrenciler görüntülere matematiksel dönüşümler uygulayabilecektir.
- Öğrenciler iki boyutlu sonlu birim basamak yanıtlı süzgeçleri analiz edip sentezleyebilecektir.
- Öğrenciler iki boyutlu sonsuz birim basamak yanıtlı süzgeçleri analiz edebilecektir.
- Öğrenciler görüntü işleme sistemlerini MATLAB kullanarak test edebilecektir.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Analog ve dijital görüntü kavramları, görüntülerin Matlab’da oluşturulması, iki boyutlu işaretlerde ayrıştırılabilme kavramı | Ders Kitabı |
| 2 | Görüntülerde frekans kavramı | Ders Kitabı |
| 3 | İki boyutlu işaretlerin örneklenmesi | Ders Kitabı |
| 4 | Örnekleme frekansı üzerindeki koşullar | Ders Kitabı |
| 5 | Görüntülerin peryodiklik, doğrultu ve yön kavramları, görüntü işaretinin Fourier serisine açılması, Matlab ornekleri | Ders Kitabı |
| 6 | Görüntünün Fourier serisi bileşenlerinden tekrar oluşturulması, Matlab örnekleri | Ders Kitabı |
| 7 | İki boyutlu Fourier dönüşümü, ayrıştırılabilir görüntülerde Fourier dönüşümü, Matlab örnekleri | Ders Kitabı |
| 8 | İki boyutlu Fourier dönüşümünün görüntülere uygulanması, Matlab örnekleri | Ders Kitabı |
| 9 | İki boyutlu FIR filtreler: Alçak, yüksek ve bant geçiren filtreler, Matlab örnekleri | Ders Kitabı |
| 10 | Görüntülerin kenarların ortaya çıkartılması, Matlab örnekleri | Ders Kitabı |
| 11 | Medyan Filtreleri, Matlab örnekleri | Ders Kitabı |
| 12 | İki boyutlu IIR filtreleri, ardışıl hesaplanabilme koşulları, Matlab örnekleri | Ders Kitabı |
| 13 | Görüntülerin histogramlarının elde edilmesi, histogram işlemleri, Matlab örnekleri | Ders Kitabı |
| 14 | Hücresel sinir ağlarına giriş | Ders Kitabı |
| 15 | Hücresel sinir ağlarının iki boyutlu filtrelemedeki uygulamaları, Matlab örnekleri | Ders Kitabı |
| 16 | Final sınavı |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 6 | 40 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 20 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 16 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 15 | 3 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 6 | 20 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 8 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 8 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
