Ders Bilgisi

Hakkında

BBS666, geleneksel fotoğrafçılığın sınırlamalarını aşmak için bilgisayarlı görü ve görüntü işleme alanlarındaki gelişmeleri bir araya getiren yeni bir araştırma alanı olan hesaplamalı fotoğrafçılığın temellerini sunmaktadır. Bu ders kapsamında kamera, lens, sensörler, görüntü oluşumu, yüksek dinamik aralıklı görüntüleme, kenara duyarlı filtreleme, gürültü giderimi, harmanlama ve derin öğrenmeye dayalı hesaplamalı fotografi yöntemleri işlenecektir. Ders ayrıca katılımcılarına evrişimsel sinir ağları (CNN) ve üretken stable diffusion yaklaşımlarını da öğretmeyi hedeflemektedir.

Bu dersin amacı, öğrencilere görsel medyayı yakalamak, manipüle etmek ve zenginleştirmek için çeşitli farklı hesaplama yöntemlerini göstermektir. Öğrencilerin hesaplamalı fotoğrafçılıkla ilgili kavramlar hakkında temel bir anlayış kazanmaları hedeflenmektedir.

Dersin giriş haftalarında fotoğrafçılığın tüm temel unsurları uygulamalı olarak incelenecektir. Dersi almak isteyen öğrencilerin bir kamera sahibi olmasına gerek yoktur. Fotoğrafçılığın geçmişten günümüze, teknikten sanata birçok boyutunu işleyen bu ders öğrencilerine ilgi çekici ve bilgilendirici bir kapsam vaat etmektedir.

Eğitmen: Ahmet Selman Bozkır.

Sınav Tarihleri

Arasınav 1:
Final:

Tarih ve Yer

Dersler: Pazartesi / 18:00-20:15 (D6)

Kitap

  • Computer Vision: Algorithms and Applications, Richard Szeliski, Second Edition, 2022 (pdf available online).
  • Photography (10th edition), Barbara London, Jim Stone, and John Upton, Pearson, 2010
  • Computer Vision: A Modern Approach (2nd Edition), David Forsyth and Jean Ponce, Prentice Hall, 2012.

Politika: Aksi belirtilmedikçe, proje üzerindeki tüm çalışmalar eşli olarak yapılmalıdır. Verilen proje hakkında sınıf arkadaşlarınızla tartışmanız teşvik edilmektedir, ancak bu tartışmalar soyut bir şekilde yürütülmelidir. Yani, belirli bir sorunun belirli bir çözümüyle ilgili tartışmalara (gerçek kodda veya sözde kodda) tolerans gösterilmeyecektir.

Kısacası, bir başkasının çalışmasını tamamen veya kısmen kendi çalışmanız gibi sunmak akademik dürüstlüğün ihlali olarak değerlendirilecektir. Yapılan çalışma uygun bir formatta raporlanmalı ve e-posta yoluyla gönderilmelidir.

İletişim

Dersin web sayfası dönem boyunca ders notları, sunumlar ve önemli son teslim tarihleriyle düzenli olarak güncellenecektir.

Ön isterler

Fotoğrafçılık ve bilgisayarlı görü'ye karşı ilgi ve asgari orta düzeyde Python bilgisi

Notlandırma Politikası

BBS666 Dersinin notlandırılmasında aşağıda yer alan hususlar dikkate alınacaktır.

  • Katılım (10%)
  • Ders Projesi (çiftler halinde yapılır) (25%)
  • Arasınav (25%)
  • Final Sınav (40%)

Ders İçerikleri / Yansılar

Tarih Konu Açıklama
Eyl 23 Sayısal Fotograf [yansı] Brian Hayes, Computational Photography, American Scientist 96, 94-99, 2008

Kaynaklar

İlintili Konferanslar

  • IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
  • European Conference on Computer Vision (ECCV)
  • IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
  • SIGGRAPH
  • SIGGRAPH Asia
  • IEEE International Conference on Computational Photography (ICCP)
  • Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
  • International Conference on Learning Representations (ICLR)

İlintili Dergiler

  • ACM Transactions on Graphics (ACM TOG)
  • IEEE Transactions on Image Processing (IEEE TIP)
  • IEEE Transactions on Multimedia (IEEE TMM)
  • IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE TPAMI)
  • International Journal of Computer Vision (IJCV)
  • Computer Vision and Image Understanding (CVIU)
  • Image and Vision Computing (IMAVIS)
  • Journal of Electronic Imaging

Python Kaynakları

Lineer Cebir