| 1 | Sayısal görüntünün temelleri | [1],[2],[3] |
| 2 | Görüntü Analizi: Önişlevler, uzaysal filtreler | [1],[2],[3] |
| 3 | Görüntü Bölütleme; Eşikleme-Kenar-Bölgecik tabanlı yöntemler, | [1],[2],[3] |
| 4 | Birinci-İkinci derece türeve dayalı kenar algılama operatorleri ve uygulamaları | [1],[2],[3] |
| 5 | Görüntü işlemede ayrık transformlar (Fourıer, Cosine, Walsh-Hadamard, Wavelet dönüşümleri) ve uygulamaları | [1],[2],[3] |
| 6 | Hough dönüşümü ile model tabanlı nesne algılama | [1],[2],[3] |
| 7 | İki-seviyeli görüntülerdeki cisimlerin özellik parametrelerinin üretimi ve analizi. | [1],[2],[3] |
| 8 | İki-seviyeli görüntülerdeki cisimlerin özellik parametrelerinin üretimi ve analizi. | [1],[2],[3] |
| 9 | Örüntü sınıflandırılması ve tanıma, | [1],[2],[3] |
| 10 | Görüntü kalitesinin artırılması | [1],[2],[3] |
| 11 | Görüntünün restorasyonu, Uzaysal ve spektral filtreleme teknikleri; Geometrik dönüşümler | [1],[2],[3] |
| 12 | Görüntü datası sıkıştırmada kayıpsız sıkılaştırma yöntemleri, | [1],[2],[3] |
| 13 | Kayıplı görüntü data sıkıştırma yöntemleri, JPEG, -MPEG, H. 263 görüntü sıkıştırma ilkeleri | [1],[2],[3] |
| 14 | Bu ders kapsamında edinilen bilginin kullanımının sürekliliği için stratejiler. | [1],[2],[3] |