Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Görüntü TanımaMKT611537.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüSeçmeli @ Mekatronik Mühendisliği ABD Mekatronik Mühendisliği Doktora Programı (%30 İngilizce)
Seçmeli @ Mekatronik Mühendisliği ABD Mekatronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (%30 İngilizce)
Seçmeli @ Mekatronik Mühendisliği ABD Mekatronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, İngilizce)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimMekatronik Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüHaydar Livatyalı
Dersi Veren(ler)Haydar Livatyalı
Asistan(lar)ıAhmet Kırlı, Ahmet Taha Koru
Dersin AmacıGelişmiş görüntü tanıma programlarını öğrencilere tanımak. Yeni yöntemleri programla ile bilgisayar ortamına aktarma
Dersin İçeriğiTemel görüntü tanıma algoritmalarının gelişmiş teknikler eşiliğinde anlatımı. Resim modelleme teknikleri ışığında liner ve liner olmayan resim analiz metotları çalışılacaktır.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Image Processing: The Fundamentals; Maria Petrou; Publication Date: May 17, 2010; ISBN-10: 047074586X
  • Algorithms for Image Processing and Computer Vision; J. R. Parker; December 21, 2010; ISBN-10: 0470643854
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Temel dijital resim tekniklerinin anlaşılması
  2. Gelişmiş dijital imaj metotlarının 2 Boyutlu resimlerde kullanımı
  3. Liner ve liner olmayan resim tekniklerinin uygulanması ve uygulama örnekleri üzerinde gösterimi

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Dijital Görüntüleme temelleriİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
2Dijital Resim Parametreleri ve görüntü tanıma teknikleriİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
3Resim transfer fonksiyonlarıİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
4Görüntü tanımlamaya girişİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
5Gaussian filitrelerİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
6Resim özelliklerinin seçimiİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
72 Boyutlu resimlerde Holistik özellik yaklaşımlarıİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
8Arasınav
92 Boyutlu resimlerde Holistik özellik yaklaşımlarıİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
102 Boyutlu resimlerde yerel özellikli yaklaşımıİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
11liner ve liner olmayan görüntü teknikleriİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
12Resim tanımlama ve filtreleme teknikleriİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
13Görüntü tanıma tekniklerinin robotlarda uygulanmasıİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
14Endüstride görüntü tanımaİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
15Görüntü tanımanın gelecekteki uygulamalarıİlgili bölümün ders referanslarından incelenmesi
16Final sınavı

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım110
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev515
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar135
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati21
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması
Derse Özgü Staj
Ödev530
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)150
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok