Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+UKrediAKTS
5MATH335MATEMATİKSEL GÖRÜNTÜ NETLEŞTİRME3+036

Dersin Detayları
Dersin Dili İngilizce
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı MATEMATİK
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin amacı, görüntü bulanıklığını gidermek için bazı matematiksel temelleri tanıtmak ve görüntü bulanıklığını gidermek için MATLAB yazılımını kullanmaktır. Bu derste öğrenciler, görüntü işleme ile ilgili bazı kavramlara ve görüntülerde bulanıklığın nedenlerine aşina olduktan sonra, çoğunlukla doğrusal cebire dayalı matematiksel yöntemler kullanarak görüntü bulanıklığını gidermeyi çözeceklerdir.
Dersin İçeriği Görüntü Netleştirme Problemi, Netleştirmede İlk Girişim, Genel Doğrusal Model Kullanarak Görüntü Netleştirme , MATLAB'de Görüntüleri Manipüle Etme, Bulanıklaştırma Fonksiyonu: PSF'yi Elde Etme, Gürültü, Sınır Koşulları, Yapılandırılmış Matris Hesaplamaları: 1B ve 2B Problemler, BCCB Matrisleri, BTTB + BTHB+BHTB + BHHB Matrisleri, Kronecker Çarpım Matrisleri, Gerçekçi Test Verisi Oluşturma, Spektral Filtrelemeye Giriş, SVD Analizi, Görüntüyü Yeniden Oluşturma için SVD Bazı, DFT ve DCT Bazları, Ayrık Picard Koşulu, Spektral Filtreleme ile Düzenleme, Filtreleme Uygulamasının Metotları, Düzenlileştirme Hataları ve Pertürbasyon Hataları, Renkli Görüntüler, Renkli Görüntüler İçin Bulanık Model, Tikhonov Düzenlileştirmesinin Tekrarı, Kısmi Türevlerle Çalışma.
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Doç.Dr. Nasser AGHAZADEH nasseraghazadeh@iyte.edu.tr
Dersi Verenler Doç.Dr. Nasser AGHAZADEH nasseraghazadeh@iyte.edu.tr
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Hansen, Per Christian, James G. Nagy, and Dianne P. O'leary. Deblurring images: matrices, spectra, and filtering. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2006.

Ders Yapısı

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Yıl içi sınavları 1 % 30
Kısa sınavlar 0 % 0
Ödevler 2 % 10
Diğer uygulamalar 0 % 0
Laboratuvar uygulamaları 0 % 0
Projeler 2 % 20
Final sınavı 1 % 40
Toplam :
6
% 100

AKTS Hesaplama İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Haftalık Ders 1 42 42
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler (Ödev, Okuma, Bireysel Çalışma vb.) 1 36 36
Laboratuvar 1 6 6
Sınavlar ve Sınava Hazırlık (Derse Katılım, Sunum, Yarıyıl Sınavı, Final Sınavı, Kısa Sınavlar vb) 6 17 102
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 186

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Görüntülerin nasıl sayı dizilerine dönüştüğünü anlamak.
2 MATLAB'de görüntülerle çalışabilme.
3 Bulanıklaştırma işlevini ve farklı bulanıklaştırma türlerini anlama.
4 Bazı özel matrisleri ve Kronecker Ürününü anlamak.
5 Understanding some special matrices and Kronecker Product.
6 Renkli resimlerle çalışabilme.


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Görüntüler Nasıl Sayı Dizilerine Dönüşüyor? Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 1
2 Bulanıklığı Gidermek İçin İlk Deneme Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 1
3 MATLAB'de Görüntüler: Görüntü, Görüntü Okuma, Görüntüleme ve Yazma, Görüntüler Üzerinde Aritmetik İşlem Yapma, Yeniden Görüntüleme ve Yazma Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 2
4 Bulanıklaştırma İşlevi: Kötü Fotoğraf Çekme, Matematiksel Modelde Matris, PSF'yi Elde Etme, Koşullar Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 3
5 Gürültü, Sınır Koşulları Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 3
6 Temel Yapılar, Tek Boyutlu Problemler, İki Boyutlu Problemler, Ayrılabilir İki Boyutlu Bulanıklıklar, BCCB Matrisleri, BCCB Matrisinin Spektral Ayrışımı Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 4
7 BCCB Matrisleri, BTTB + BTHB+BHTB + BHHB Matrisleri ile Hesaplamalar Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 4
8 Kronecker Çarpım Matrisleri, PSF'den Kronecker Ürününün Oluşturulması, Kronecker Ürünleriyle Matris Hesaplamaları Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 4
9 Hızlı Algoritmaların Özeti, Gerçekçi Test Verileri Oluşturma Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 4
10 Tekil Değer Ayrışımı ve Spektral Analiz: Spektral Filtrelemeye Giriş, Sınır Koşullarını Birleştirme, SVD Analizi Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 5
11 Görüntü Yeniden Oluşturma için SVD Temeli, DFT ve DCT Temelleri, Ayrık Picard Koşulu Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 5
12 Spektral Filtreleme ile Düzenlileştirme: İki Önemli Yöntem, Filtreleme Yöntemlerinin Uygulanması, Düzenlileştirme Hataları ve Pertürbasyon Hataları, Parametre Seçim Yöntemleri, GCV'nin Gerçekleştirilmesi, Gürültü Düzeylerinin Tahmin Edilmesi Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 6
13 Renkli Görüntüler: Renkli Görüntüler İçin Bulanık Bir Model, Tikhonov Düzenlemesi Yeniden Ziyaret Edildi Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 7
14 Renkli Görüntüler: Kısmi Türevlerle Çalışma, Diğer Yumuşatma Normlarıyla Çalışma, Toplam Varyasyon Deblurring, Blind Deconvolution Deblurrinq Images (Hansen) - Bölüm 7


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14
Ö1 3 3 3
Ö2 3 3 4
Ö3 3 3 3
Ö4 3 3 3
Ö5 3 3 3
Ö6 3 3 4

Katkı Düzeyi : 0: Yok 1: Düşük 2: Orta 3: Yüksek 4: Çok Yüksek


https://obs.iyte.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=231574&lang=tr