Dersin Adı	Kodu	Normal Yarıyılı	Grup No	ECTS Kredisi		Kredi		Ders	3
								Uygulama	0
Görüntü Sıkıştırma Teknikleri ve Standartları	5206124			8		3		Laboratuvar (Saat/Hafta)	0
Dersin Dili	Türkçe, İngilizce Opsiyonel
Dersin Türü	Yüksek Lisans
Dersin Koordinatörü	Y.Doç.Dr.İbrahim EMİROĞLU
Dersin İçeriği	1. Görüntü Sıkıştırma Nedir? 1.1) Görüntü Sıkıştırmanın Gerekliği,Faydaları 1.2) Görüntü Sıkıştırmanın Temel İlkeleri 1.3) Görüntü Sıkıştırmanın Performans Ölçümleri 2. Görüntü Sıkıştırma Yöntemlerinde kullanılan Matematiksel Transformasyonlar 2.1) 2 Boyutlu sürekli ve ayrık Fourier Transformasyonu formülasyonu 2.2) 2 Boyutlu Cos ve Sin transformasyonları formülasyonu 2.3) Wavelet Transformasyonu formülasyonu 2.4) Haar Transformasyonu formülasyonu 3. Kayıpsız Görüntü Sıkıştırma Teknikleri 3.1) Kayıpsız Görüntü Sıkıştırmanın Tanımı,Yöntemleri 3.2) Sözlük Tabanlı Kayıpsız Sıkıştırma Teknikleri (Run-Length Encoding ve LZW Encoding) 3.3) İstatistiksel Kayıpsız Sıkıştırma Teknikleri (Huffman Kodlaması, Shannon-Fano Kodlaması ve Aritmetik Kodlama) 4. Kayıplı Görüntü Sıkıştırma Teknikleri 4.1) Kayıplı Görüntü Sıkıştırmanın Tanımı,Yöntemleri 4.2) Transformasyon Kodlaması (DCT,DWT,DST,HAAR Transformasyonları) 4.3) Kayıplı Tahminsel Kodlama Yöntemi 5. Görüntü Sıkıştırma Standartları 5.1) CCITT Facsimile Sıkıştırma Standartı 5.2) JBIG Sıkıştırma Standartı 5.3) JPEG Sıkıştırma Standartı JPEG2000 Sıkıştırma Standartı
Dersin Amacı	Yüksek Lisans öğretimi gören öğrencilere data sıkıştırma tekniklerini öğretmek ve bu alanda çalışma yapma isteyen öğrencilere gerekli bilgileri kazandırmak.
Dersin Kazandıracağı Bilgi ve Beceriler	Dersi alan Yüksek Lisans öğrencileri, bilgisayar programlama bilgilerini tazeleyerekileri seviyede bilgisayar programlama tekniklerini öğrenir. Data sıkıştırmanın simülasyonunu yapar.
Dersin Kitabı (Notu)	Jpeg2000: Image Compression Fundamentals, Standards, and Practice (Kluwer International Series in Engineering and Computer Science, 642) by David S. Taubman, Michael W. Marcellin,2001  Image and Video Compressıon for Multimedia Engineering, Yun Q. Shi and ,Huifang Sun,CRC Press,1999 Image and Video Compression Standards: Algorithms and Architectures (Kluwer International Series in Engineering and Computer Science, 408) by Vasudev Bhaskaran, Konstantinos Konstantinides,1997 Data and Image Compression Tools and Techniques,Gilbert Held, John Wiley&Sons ,1996 Digital Image Compression Algorithms and Standards, Weidong Kou, Kluwer Academic Publishers,1995
Yararlanılacak Diğer Kaynaklar
Ön Koşul Dersleri
Ön Koşul Konuları
Ödev ve Projeler
Laboratuvar Deneyleri
Bilgisayar Kullanımı
Diğer Uygulamalar
Başarı Değerlendirme Sistemi					Adedi		Etki Oranı %
	Ara Sınavlar				2		%40
	Kısa Sınavlar
	Ödevler				2		%20
	Projeler
	Dönem Ödevi
	Laboratuvar
	Diğer
	Final Sınavı				1		%40
Ders Gruplarına Göre Ders Kredisinin Dağılımı (%)	Temel Bilimler
	Temel Mühendislik				%50
	Mesleki				%50
	Üniversite Dersi

Ders Planı

Hafta	Konular
1	Görüntü Sıkıştırma Tanımı, gerekliği, faydaları, temel ilkeleri, performans ölçümleri
2	Görüntü Sıkıştırma Yöntemlerinde kullanılan Matematiksel Transformasyonlar
3	2-Boyutlu sürekli ve ayrık Fourier Transformasyonu formülasyonu, 2 Boyutlu Cos ve Sin transformasyonları formülasyonu
4	Wavelet Transformasyonu ve Haar Transformasyonu
5	Kayıpsız Görüntü Sıkıştırma Teknikleri,
6	Sözlük Tabanlı Kayıpsız Sıkıştırma Teknikleri (Run-Length Encoding ve LZW Encoding)
7	İstatistiksel Kayıpsız Sıkıştırma Teknikleri (Huffman Kodlaması, Shannon-Fano Kodlaması ve Aritmetik Kodlama)
8	İstatistiksel Kayıpsız Sıkıştırma Teknikleri (Huffman Kodlaması, Shannon-Fano Kodlaması ve Aritmetik Kodlama)
9	Kayıplı Görüntü Sıkıştırma Teknikleri ve yöntemleri
10	Transformasyon Kodlaması (DCT,DWT,DST,HAAR Transformasyonları)
11	Kayıplı Tahminsel Kodlama Yöntemi
12	CCITT Facsimile Sıkıştırma Standartı
13	JBIG Sıkıştırma Standartı
14	JPEG Sıkıştırma Standartı
15	JPEG2000 Sıkıştırma Standartı
Hazırlayan:		Tarih:

DERSİN MATEMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM ÇIKTILARI İLE İLİŞKİSİ

		1	2	3
1	Matematik ve Temel Mühendislik bilgilerini kullanarak model kurar.			a
2	Disiplinler arası takım çalışmasında etkin rol alır.			a
3	Matematiksel modelleri analitik, sayısal veya istatistiki tekniklerle çözme becerisi kazanır.			a
4	Çözümleri ve sonuçları doğru bir biçimde yorumlar.			a
5	Bilgisayar tabanlı teknikleri kullanarak problemleri bilgisayarda çözebilecek hale getiren algoritmaları oluşturur ve uygular.			a
6	Kendi alanındaki yayınları ve gelişmeleri takip edebilecek ve gerektiğinde sunumda bulunabilecek kadar ingilizceyi kullanma becerisi kazanır.			a
7	Endüstride ve Bilimsel kuruluşlarda araştırma ve geliştirme faliyetlerlerinde bulunur.	a
8	Eğitim faliyetlerinde bulunur.	a
9	Mesleğin sorumluluklarının bilincindedir.		a
10	Mesleki konularda güncel gelişmeleri yakından takip eder.		a
11	Mesleğin gerektirdiği çağdaş yöntem ve araçları kullanır.			a
12	Yaşam boyu öğrenmenin önemini kavrar.			a

1- Hiç katkısı yok 2-Kısmen katkısı var 3-Tam katkısı var