1. Anasayfa

Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Dr. Öğr. Üyesi Erhan Ergün *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2025, Dönem: Güz
HB701, İleri Sayısal Görüntü İşleme (mufredatId:6463, dersId: 47192, programId: 5229)
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Digital Image Processing 4th Edition, Rafael Gonzalez and Richard Woods

Dersin İçeriği

Bu ders, sayısal görüntü işleme tekniklerinin ileri düzey yöntemlerini kapsamaktadır. Öğrenciler, görüntülerin farklı alanlarda temsil edilmesini, filtreleme yöntemlerini, gürültü azaltma tekniklerini, renk uzaylarını, frekans tabanlı dönüşümleri ve görüntü iyileştirme algoritmalarını incelerler. Ayrıca segmentasyon, özellik çıkarımı, sınıflandırma ve derin öğrenme temelli görüntü analizi uygulamaları da ele alınır. Ders, teorik bilgilerin uygulamalı laboratuvar çalışmaları ve proje geliştirme süreçleriyle pekiştirilmesini hedefler.

Dersin Amacı

Öğrencilere sayısal görüntü işleme alanında ileri düzey teorik bilgi ve uygulama becerileri kazandırmaktır. Ders kapsamında, filtreleme, kenar belirleme, morfolojik işlemler, renk uzayları, frekans alanı dönüşümleri, görüntü sıkıştırma, segmentasyon ve nesne tanıma gibi konular derinlemesine ele alınır. Amaç, öğrencilerin gerçek dünya verileriyle çalışarak algoritma geliştirme ve görüntü analizi sistemleri tasarlama yetkinliği edinmeleridir.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
2 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
3 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
4 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
5 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
6 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
7 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
8 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
9 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
10 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
11 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
12 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
13 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
14 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme
15 Sayısal görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlar • Görüntü temsil yöntemleri • Görüntü iyileştirme ve filtreleme teknikleri • Uzamsal alan işlemleri • Frekans alanı dönüşümleri (FFT, DCT) • Gürültü modelleri ve gürültü azaltma yöntemleri • Renk uzayları ve renkli görüntü işleme • Morfolojik işlemler • Kenar belirleme ve özellik çıkarımı • Segmentasyon yöntemleri • Nesne tanıma ve sınıflandırma • Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yaklaşımları • Uygulamalı proje geliştirme • Proje sunumları ve genel değerlendirme