Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Robotik Görüntü İşleme
Ders Kodu: RYZ211
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 0
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 4
Amaç

Dersin amacı, öğrencilere dijital görüntülerin işlenmesiyle ilgili temel kavramları, algoritmaları ve uygulamaları öğretmektir. Bu ders, görüntülerin analiz edilmesi, işlenmesi, dönüştürülmesi ve farklı uygulamalarda kullanılabilir hale getirilmesi üzerine odaklanır. Ayrıca, öğrencilere görüntü iyileştirme, gürültü giderme, segmentasyon, kenar tespiti gibi görüntü işleme tekniklerini öğretmeyi hedefler.

Özet İçerik

Bu ders, öğrencilere dijital görüntü işleme tekniklerinin temel kavramlarını, metodolojilerini ve uygulamalarını öğretmeyi amaçlar. Ders, görüntü işlemenin temel prensiplerinden ileri düzey algoritmalara, uygulamalı örneklerle desteklenen geniş bir yelpazeyi kapsayacaktır. Öğrenciler, teorik bilgilerin yanı sıra pratik görüntü işleme becerileri kazanacaklardır. Bu ders, öğrencilere robotik sistemlerde görüntü işleme konusunda temel ve ileri düzey teknikler konusunda teorik ve pratik bilgi sağlamayı amaçlar. Ders, öğrencileri gerçek dünya uygulamaları ve projeler için hazırlar ve onlara bu alandaki kritik düşünme ve problem çözme becerilerini kazandırır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Görüntü işleme tekniklerinin insansız araçlarda kullanım alanlarını bilir.
2.İnsansız araçlarda kullanılacak görüntü işleme sistemi kurabilecek beceriye sahip olur.
3.İnsansız araçlar için otomatik görüntü işleme ve gerekli veriyi toplama ve gerçek zamanlı izleme becerisine sahip olur.
4.Görüntü işleme sistemlerini performansını ölçme ve değerlendirme becerisine sahip olur.
5.Görüntü işlemenin zaman ve başarı standartlarını tanımlama becerisine sahip olur.
6.Görüntü isleme süreçlerini ve bu süreçlerin robotik uygulamalarındaki farklarını tanımlama becerisine sahip olur.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Dijital Görüntü İşleme ve Uygulamaları - İbrahim Kınacı
2.Dijital Görüntü İşleme - Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Görüntü işlemeye giriş
2. Hafta - Teorik
Görüntü temelleri, doğal ve yapay görme, görüntü alma cihazları ve çalışma sekli, görüntünün oluşumu ve sayısallaştırılması
3. Hafta - Teorik
Görüntü işlemede programlama temelleri
4. Hafta - Teorik
Sayısal görüntü işleme
5. Hafta - Teorik
Sayısal görüntü üzerinde geometrik dönüşümler
6. Hafta - Teorik
Görüntü ön işleme ve filtreleme teknikleri
7. Hafta - Teorik
Nesne tespiti
8. Hafta - Teorik
Kenar bulma teknikleri
9. Hafta - Teorik
Morfolojik islemler
10. Hafta - Teorik
Segmantasyon işlemi
11. Hafta - Teorik
Özellik çıkarma ve nesne tanıma
12. Hafta - Teorik
Şablon eşleme ile nesne tanıma
13. Hafta - Teorik
Nesne takibi ve arka plan çıkarma yöntemi
14. Hafta - Teorik
Renkli nesnelerin tespiti, RGB ve HSV renk modları ve dönüşümleri
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Derse Katılım (Performans)10%5
Kısa Sınav (Quiz)1%5
Ara Sınav (Vize)1%30
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140228
Proje50315
Atöyle Çalışması70321
Bireysel Çalışma140228
Kısa Sınav1011
Ara Sınav1011
Dönem Sonu Sınavı1011
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)95
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
PÇ-13
PÇ-14
PÇ-15
OÇ-1
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
OÇ-2
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
OÇ-3
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
OÇ-4
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
OÇ-5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
OÇ-6
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026