Çukurova Üniversitesi - Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi

Endüstride otomasyon sistemlerinde bilgisayar görmesi düzeneklerine sürekli ihtiyaç duyulmaktadir. Özellikle parça sayma;, kalite kontrol gibi uygulamalar bilgisayar görmesi ile yapilmaktadir. Bu derste ögrencilerin görüntü islemeyi ögrenip, endüstriyel bir uygulamaya yönelik bir bilgisayar görmesi yazilimini; yapabilmeleri hedeflenmektedir.

Dersin İçeriği

Matematiksel Görüntü Sunumları, Görüntü Örneklemesi ve Miktarlanması, Görüntü Değişimleri: Fourier, Karhunen-Loeve, vs., Görüntü kalitesini arttırma: İstatistiksel Metotlar, Ad,Hoc Tekniği, Görüntü Onarımı : Ters Filtereler, İstatistiksel ve cebirsel.

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Bilgisayar görmesi donanım elemanlarını tanımak.
2) Görüntü işleme konusunda bilgi sahibi olmak
3) Görüntü işleme algoritmalarını oluşturup programlarını yazabilmek.
4) Endüstriyel bir görme sistemini tasarlayabilmek.
5)
6)
7)
8)
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)

DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
No	Temel öğrenme Kazanımları	Katkı Düzeyi
No	Temel öğrenme Kazanımları	1	2	3	4	5
1	1. Matematik, fen bilimleri ve bilgisayarla ilgili mühendislik konularında yeterli altyapıya sahip olma; bu alanlardaki kuramsal bilgileri beraber kullanabilme
2	2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analitik yöntemler ve modelleme tekniklerini seçme ve uygulama
3	3. Karmaşık bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlama becerisi; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi
4	4. Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin kullanma becerisi
5	5. Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerin çözümüne ilişkin deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi
6	Bireysel olarak ve disiplin içi/çok disiplinli takımlarda etkin çalışabilme becerisi, sorumluluk alma ve özgüven
7	Bilgiye erişebilme, kaynak araştırması yapabilme ve bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi
8	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi
9	9. Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma, ve en az bir yabancı dilde teknik yayın okuyup anlayabilme, rapor hazırlama ve sunum yapma becerisi
10	Mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi
11	11. Proje yönetimi, işyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği, ve mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalık
12	12. Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkileri, girişimcilik ve yenilikçilik, ve çağın sorunları hakkında bilgi sahibi olmak

DERS AKIŞI
Hafta	Konular	Ön Hazırlık	Yöntem
1	Bilgisayar görmesi sisteminin donanım ve yazılımsal yapısı	Ders notlarını okuma	Anlatım Tartışma
2	Görüntü matrisinin oluşturulması, komşuluk prensipleri	Ders notlarını okuma	Anlatım Tartışma
3	Gri seviyeli görüntü işleme, İkili görüntü işleme, renkli görüntü işleme, farkları kullanım yerleri	Ders notlarını okuma	Anlatım Tartışma
4	Nicemleme, eşikleme, histogram, gürültü azaltma teknikleri.	Ders notlarını okuma	Anlatım Tartışma
5	Kenar belirleme, köşe belirleme	Ders notlarını okuma	Anlatım Tartışma
6	Örüntü tanımaya yönelik görüntü analizi	Ders notlarını okuma	Anlatım Tartışma
7	Piksel tabanlı operasyonlar	Ders notlarını okuma	Anlatım Tartışma
8	Ara Sınav	Ders notlarını okuma	Anlatım Tartışma
9	Morfolojik İşlemler	Ders notlarını okuma	Yazılı Sınav
10	İmge Sıkıştırma	Ders notlarını okuma	Anlatım Tartışma
11	Örnek uygulamalar - sunumlar	Ders notlarını okuma	Anlatım Tartışma
12	Örnek uygulamalar - sunumlar	Ders notlarını okuma	Tartışma Alıştırma ve Uygulama
13	Örnek uygulamalar - sunumlar	Ders notlarını okuma	Tartışma Alıştırma ve Uygulama
14	Örnek uygulamalar - sunumlar	Ders notlarını okuma	Tartışma Alıştırma ve Uygulama
15	Örnek uygulamalar - sunumlar	Ders notlarını okuma
16-17	Yarıyıl Sonu Sınavları	Yarıyıl Sonu Sınavları

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar	1. GONZALEZ R.C., WOODS R.E., and ADDINS S.L., Digital Image Processing Using Matlab, Pearson Education Inc., New Jersey, 2004. 2. LOW A., Introductory Computer Vision and Image Processing, McGrow-Hill, 1991, ENGLAND. 3. AWCOCK G.J. and THOMAS R., Applied Image Processing, McGrow-Hill, Inc., 1996. 4. JAHNE B., Digital Image Processing, Springer-Verlag, 2005, Netherlands.

Bağımlılık ve Adli Bilimler Enstitüsü

Fen Bilimleri Enstitüsü

Sağlık Bilimleri Enstitüsü

Sosyal Bilimler Enstitüsü