Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Görüntü İşlemeye Giriş
Ders Kodu: YZO263
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 0
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 4
Amaç

Bu dersin amacı, öğrencilerin görüntü işleme kavramlarını, temel yöntemlerini ve yapay zekâ destekli görüntü işleme uygulamalarını öğrenmesini sağlamaktır. Öğrenciler, görüntü verilerinin işlenmesi, analizi ve yapay zekâ uygulamalarında kullanımı konusunda temel bilgi ve beceri kazanacak, meslekî bağlamda görüntü işleme teknolojilerini etkin bir şekilde kullanabilecek yetkinliğe ulaşacaktır.

Özet İçerik

Ders; görüntü işlemeye giriş ve temel kavramlarla başlar, dijital görüntülerin özellikleri ve görüntü işleme yöntemleri ele alınır. Görüntü iyileştirme, filtreleme, kenar bulma ve segmentasyon gibi temel teknikler öğretilir. Yapay zekâ destekli görüntü işleme örnekleri ve pratik uygulamalar yapılır. Ayrıca görüntü işlemeyle ilgili güncel yazılımlar ve araçlar tanıtılır. Veri güvenliği, etik kurallar ve görüntü işleme alanındaki meslekî uygulamalar vurgulanır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Dijital görüntülerin temel özelliklerini tanımlar ve görüntü formatları hakkında bilgi sahibi olur.
2.Temel görüntü iyileştirme, filtreleme ve kenar bulma tekniklerini uygular.
3.Yapay zekâ destekli görüntü işleme yöntemleriyle ilgili temel bilgileri kullanır.
4.Meslekî problemler için görüntü işleme tabanlı çözüm önerileri sunar.
5.Görüntü işleme alanındaki güncel gelişmeleri takip eder, meslekî uygulamalara ve kariyer gelişimine katkı sağlar.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Python ile İmgeden Veriye Görüntü İşleme ve Uygulamaları Bekir Aksoy Nobel Akademik Yayıncılık
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Görüntü işlemeye giriş
2. Hafta - Teorik
Dijital görüntünün temel özellikleri ve kavramları
3. Hafta - Teorik
Görüntü türleri ve görüntü formatları
4. Hafta - Teorik
Görüntü iyileştirme teknikleri (parlaklık, kontrast ayarı)
5. Hafta - Teorik
Filtreleme teknikleri ve uygulamaları
6. Hafta - Teorik
Kenar bulma ve görüntü segmentasyonu
7. Hafta - Teorik
Şekil tanıma ve nesne algılama yöntemleri
8. Hafta - Teorik
Görüntü işleme algoritmalarında temel matematiksel işlemler (Ara sınav)
9. Hafta - Teorik
Yapay zekâ destekli görüntü işleme uygulamalarına giriş
10. Hafta - Teorik
Temel görüntü işleme uygulamaları
11. Hafta - Teorik
Görüntü işleme projelerinde veri toplama ve analiz
12. Hafta - Teorik
Görüntü işleme süreçlerinde kalite ve doğruluk
13. Hafta - Teorik
Güncel görüntü işleme yazılımları ve platformları
14. Hafta - Teorik
Meslekî uygulamalarda görüntü işleme örnekleri
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev1%10
Kısa Sınav (Quiz)1%10
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140228
Ödev116117
Kısa Sınav116117
Ara Sınav116117
Dönem Sonu Sınavı120121
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)100
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
OÇ-1
5
5
5
5
5
4
5
4
5
3
3
4
OÇ-2
5
5
5
4
5
4
5
4
5
2
2
3
OÇ-3
5
5
5
5
4
4
4
4
4
3
3
4
OÇ-4
5
5
5
4
4
3
4
4
5
3
2
3
OÇ-5
5
4
4
4
5
4
5
4
5
3
3
3
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026