| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Sayısal Görüntü İşleme | BSM326 | 6 | 3 + 0 | 4,0 |
| Birim Bölüm | BİYOSİSTEM MÜHENDİSLİĞİ |
| Derece Seviye | Lisans - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze |
| EBS Koordinatörü | Arş. Gör. Cihat GEDİK |
| Ders Veren | Arş. Gör. Cihat GEDİK |
| Amaç |
Görüntülerin temel yapısını kavrayarak görüntüyü işleme yetisini kazandırmak ve görüntüleri işleyerek ihtiyaca yönelik uygulama geliştirmek. |
| Ders İçeriği |
Görüntü işleme ile ilgili temel kavramlar. Örnekleme ve nicemleme. Sayısal görüntülerin gösterimi, çözünürlük, görüntü büyütme ve küçültme. Komşuluk, bitişiklik, bağlanabilirlik, bölgeler, sınırlar, uzaklık ölçütleri. Görüntü üzerinde gezinme. Basit görüntü işleme algoritmaları. Basit süzgeçler ve uygulamaları. Renk modelleri. Görüntü dosya formatları. |
| Ders Kaynakları |
OpenCV ve Python ile Görüntü İşleme, Murat Işık
Sayısal Görüntü İşleme, R. C. Gonzalez, R. E. Woods, |
| Açıldığı Öğretim Yılı | 2024 - 2025 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Ara Sınav 1 | 30 |
| Kısa Sınav 1 | 10 |
| Kısa Sınav 2 | 10 |
| Toplam | 50 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Final | %50 |
| Toplam | %50 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %50 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %50 |
| Toplam | %100 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | 4,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Görüntü işleme ile ilgili temel kavramlar | Ders |
| 2 | Örnekleme ve nicemleme | Ders |
| 3 | Sayısal görüntülerin gösterimi | Ders |
| 5 | Komşuluk, bitişiklik, bağlanabilirlik, bölgeler, sınırlar, uzaklık ölçütleri | Ders |
| 7 | Basit görüntü işleme algoritmaları. | Ders |
| 9 | RGB, HSL ve HSV renk uzaylarını incelemesi | Ders |
| 10 | Görüntü filtreleme | Ders |
| 12 | Python yazım dili öğrenimi | Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Temel düzeyde Python yazılım dilinin öğrenimi, | Yazılı Sınav | Problem Çözme Laboratuar | Önceden planlanmış özel beceriler Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması |
| Piksel, Çözünürlük, Matrisler, Binary görüntü ve Gri Format görüntü gibi Dıjital görüntü üzerinde temel kavramların öğrenimi | Yazılı Sınav | Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| RGB, HSV ve HSL renk uzaylarını öğrenimi | Yazılı Sınav | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
| Görüntü işleme temel ilkeleri öğrenimi ve Görüntü işleme tekniklerinin kullanımı, | Yazılı Sınav | Beyin Fırtınası | Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme, takım çalışması |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Temel düzeyde Python yazılım dilinin öğrenimi, | 4 | 3 | 3 | 5 | 3 | 1 | 1 | 4 | 1 | 1 | 1 | ;
| Piksel, Çözünürlük, Matrisler, Binary görüntü ve Gri Format görüntü gibi Dıjital görüntü üzerinde temel kavramların öğrenimi | 1 | 3 | 3 | 3 | 1 | 1 | 1 | 3 | 1 | 1 | 1 | ;
| RGB, HSV ve HSL renk uzaylarını öğrenimi | 1 | 3 | 2 | 3 | 1 | 1 | 1 | 3 | 1 | 1 | 1 | ;
| Görüntü işleme temel ilkeleri öğrenimi ve Görüntü işleme tekniklerinin kullanımı, | 1 | 3 | 3 | 3 | 1 | 1 | 1 | 3 | 1 | 1 | 1 | ;
| Ortalama Değer | 1,75 | 3 | 2,75 | 3,5 | 1,5 | 1 | 1 | 3,25 | 1 | 1 | 1 |
