To know the basic components of an image processing system.
To understand how images are represented; including optical images, analog images, and digital images. Understand image types such as binary images, gray-scale images, color and multi-spectral images.
To understand why preprocessing is performed and know about image geometry, convolution masks, image algebra and basic spatial filters.
To understand image quantization in both the spatial and brightness domains.
To understand how discrete transforms work.
To understand lowpass, highpass, bandpass and notch filters.
To know the three categories of image processing applications: enhancement, restoration and compression.
Ön Koşullar
-
Eş Koşullar
-
Özel Koşullar
-
Öğretim Üyeleri
Dr.Öğr.Üyesi Ertuğrul Saatçi
Asistanlar
Ders Gün,Saat ve Yeri
-
Görüşme Saatleri ve Yeri
-
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
The module will be delivered in a series of lectures, supported by practical sessions and self-directed study on the part of the student. The course is taught by lectures at the rate of 2 hours and 2 hours practical sessions per week.
A part of the lectures will consist of delivery of the course material using powerpoint.
The lectures will follow a textbook and will contain supporting material for the practical sessions. The practical sessions will consist of a set of experiment using MATLAB programming language.
The lectures will include discussion questions which will be used to stimulate in-class discussion.
Temel Kaynaklar
“Digital Image Processing”, Third Edition, Gonzalez and Woods, Prentice Hall, 2008.
Diğer Kaynaklar
-
Haftalık Ders Programı
Hafta
Dersin İçeriği
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta
Introduction and Motivation
Oral presentation
2. Hafta
Visual perception, light and EM spectrum, Mathematical model of an image, Image sensing and acquisition
Oral presentation, Laboratory
3. Hafta
Introduction to MATLAB
Oral presentation, Laboratory
4. Hafta
Linear Systems, Convolution, Correlation, Impulse Response
Oral presentation, Laboratory
5. Hafta
Fourier transform and its properties, The frequency concept in an image and its frequency spectrum, Sampling of an image, aliasing and conditions on sampling frequency, Construction of an image from sinusoidal plane waves
Oral presentation, Laboratory
6. Hafta
Image Enhancement in the spatial domain: Pixel-Point Operations such as lightening, darkening, changing the contrast (histogram enhancement)
Oral presentation, Laboratory
7. Hafta
Image Enhancement in the spatial domain: Pixel-Group Operations such as convolution operation and related concepts as the convolution mask and the impulse response.
Oral presentation, Laboratory
8. Hafta
Midterm I
9. Hafta
Image Enhancement in the frequency domain
Oral presentation, Laboratory
10. Hafta
Image Enhancement in the frequency domain continued
Sayısal görüntü temellerini, görüntü yakalama sistemi, gösterim, format ve insan görü algısı dahil anladıklarını gösterebileceklerdir.
ÖÇ-2
Görüntü işleme problemlerini çözmek için, görüntü işleme tekniklerini hem uzamsaldüzlemde hemde uzamsal frekans düzleminde uygulayabileceklerdir.
ÖÇ-3
Aynı görüntü işleme görevlerini çözmek için farklı yaklaşımları karşılaştırabileceklerdir.
ÖÇ-4
Görüntü işleme algoritmalarını bilgisayarda MATLAB ile gerçekleyebileceklerdir.
ÖÇ-5
Görüntü işleme problemlerini çözmek için uygun görüntü işleme tekniklerini ayırt edebileceklerdir.
Program Çıktıları
PÇ-1
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
PÇ-2
Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
PÇ-3
Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
PÇ-4
Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
PÇ-5
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme veyorumlama becerisi.
PÇ-6
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
PÇ-7
Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
PÇ-8
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
PÇ-9
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
PÇ-10
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
PÇ-11
Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
