Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Yapay Görü MTM465136300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ Matematik Mühendisliği Lisans Programı (İngilizce)
Ders KategorisiTemel Meslek Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimMatematik Mühendisliği Bölümü
Dersin Koordinatörü
Dersi Veren(ler)Müslüm Özışık
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu ders görüntü işleme metotlarını öğrenerek sanayide kullanılmak üzere bilgisayarlı görme uygulaması geliştirmeyi amaçlar. Endüstriyel otomasyonlarda, örneğin parça sayma, görsel kalite kontrol gibi alanlarda bilgisayarlı görme sıkça kullanılmaktadır.
Dersin İçeriğiBilgisayarlı görmeye giriş. Resimleri matris ile ifade etme ve komşuluk operatörleri. Bilgisayarlı görme sistemleri için donanım ve yazılım mimarileri. Siyah-Beyaz, Gri tonlu ve Renkli resim işleme. Gürültü azaltma. Kenar Belirleme, Öznitelik çıkarımı. 3 Boyutlu resim işleme. Örnek uygulamalar.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • LOW A., Introductory Computer Vision and Image Processing, McGrow-Hill, 1991, ENGLAND.
  • UMBAUGH S. E., Computer Vision and Image Processing, Prentice-Hall, 1998, USA
  • DAVIES, E.R., Machine vision: Theory, Algorithms, Practicalities, Academic Pres, 1997.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Bilgisayarlı görme donanım ve yazılım elemanlarını anlamak
  2. Bilgisayarlı görme sistemleri
  3. Görüntü işleme algoritmaları geliştirmek ve kodlamak
  4. Sanayiye yönelik görüntü işleme sistemleri dizayn etmek

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Bilgisayarlı görmeye giriş Kaynaklardaki ilgili bölüm
2Bilgisayarlı görme sisteminin donanım ve yazılım mimarisi Kaynaklardaki ilgili bölüm
3Resmi matris olarak ifade etme ve komşuluk işlemleriKaynaklardaki ilgili bölüm
4Siyah-Beyaz, gri tonlu ve renkli resim işleme ve kullanılışları Kaynaklardaki ilgili bölüm
5Eşikleme, resmin histogramı ve gürültü temizleme metodları Kaynaklardaki ilgili bölüm
6Kenar ve köşe bulma algoritmaları Kaynaklardaki ilgili bölüm
7Örüntü tanımaya yönelik görüntü analizleri Kaynaklardaki ilgili bölüm
8Ara Sınav 1
9Vize
10Bilgisayarlı görmede sınıflandırma uygulamaları için öznitelik çıkarımı Kaynaklardaki ilgili bölüm
11Görsel muayene ve kalite sistemleri için görüntü işleme Kaynaklardaki ilgili bölüm
123 Boyutlu görüntü işlemenin temelleriKaynaklardaki ilgili bölüm
13Sanayi uygulamaları ve öğrenci sunumları Kaynaklardaki ilgili bölüm
14Örnek uygulamalar ve öğrenci sunumları Kaynaklardaki ilgili bölüm
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar160
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati143
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması149
Derse Özgü Staj
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)12
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)12
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok