Araştırma Makalesi

Gece Sürüş Güvenliği için Uyarlamalı Parlaklık Kontrolü ve Detay İyileştirme

Cilt: 16 30 Nisan 2026
PDF İndir
EN TR

Gece Sürüş Güvenliği için Uyarlamalı Parlaklık Kontrolü ve Detay İyileştirme

Öz

Gece araç kullanırken karşıdan gelen araç farlarının ışıkları sürücülerin görüşünü ciddi şekilde kısıtlayarak yol güvenliğini tehlikeye atmaktadır. Çalışmada, bu soruna çözüm olarak parlak bölgeleri azaltırken yol detaylarının netliğini koruyan görüntü iyileştirme yöntemleri geliştirilmiştir. Çalışmada, Ortalamaya Adaptif Üs Yasası Dönüşümü, Standart Sapma Tabanlı Kübik Polinom Dönüşümü ve İstatistik Güdümlü Üstel Kontrast İyileştirme olmak üzere üç farklı adaptif dönüşüm tekniği uygulanmıştır. Bu kapsamda, tamamen doğal gece sürüş koşullarını içeren 400 fotoğraflık özgün bir veri seti literatüre kazandırılmıştır. Uygulanan metotlar, piksel değerlerini optimize ederek parlama etkilerini bastırmış ve yoldaki diğer görüntülerin görünürlüğünü iyileştirmiştir. Testler sonucunda, parlama bölgelerindeki parlaklığın sırasıyla %56, %24, %36 oranında azaldığı görülmüştür. Farklı görüntüler üzerinde yapılan değerlendirmelerde, yöntemler SSIM metriğinde 0.824-0.980 ve PSNR metriğinde 22.45-36.34 dB aralığında sonuçlar elde etmiştir. Tüm yöntemler farklı çözünürlüklerde 3 ms - 170 ms arasında işlem süreleriyle gerçek zamanlı uygulamalar için uygun yüksek performans sergilemiştir. Önerilen metotlar, düşük hesaplama maliyeti sayesinde gece sürüş sistemlerinde gerçek zamanlı uygulamalara entegre edilebilir. Bu çalışma, gece sürüşü esnasında karşılaşılabilecek zorluklara, istatistiksel olarak adaptif ve verimli bir çözüm sunmaktadır. Bu bulgular görüntü işleme alanına katkısı ile birlikte otonom araçların geliştirilmesi ve gelişmiş sürücü destek sistemlerinin (ADAS) iyileştirilmesi için de umut vadetmektedir.

Anahtar Kelimeler

Etik Beyan

Bu makalenin yayınlanmasıyla ilgili herhangi bir etik sorun bulunmamaktadır.

Teşekkür

Bu çalışma, Dr. Öğr. Üyesi Erhan ERGÜN danışmanlığında Adem BAKIRCI tarafından tamamlanan "Gece Sürüş Görüntüleri İyileştirme Yöntemleri" başlıklı yüksek lisans tezinden üretilmiştir (Tez No. 958699).

Kaynakça

  1. Ahire, A. S. (2014). Night vision system in BMW. International Review of Applied Engineering Research, 4(1), 1-10. https://www.ripublication.com/iraer-spl/iraerv4n1spl_01.pdf
  2. Bhalla, V. (2023). A review on neural approaches in image processing applications. International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology, 11(IV). https://doi.org/10.22214/ijraset.2023.49851
  3. Erdem, A. H. ve Celebi, A. T. (2024). Enhancing road scene visibility by removing sun and headlight glare in ADAS camera images with image fusion. In 2024 32nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (pp. 1-4). IEEE. http://doi.org/10.1109/SIU61531.2024.10600717
  4. He, K., Sun, J. ve Tang, X. (2012). Guided image filtering. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 35(6), 1397-1409. http://doi.org/10.1109/TPAMI.2012.213
  5. Hogervorst, M. A. ve Toet, A. (2010). Fast natural color mapping for night-time imagery. Information Fusion, 11(2), 69-77. http://doi.org/10.1016/j.inffus.2009.06.005
  6. Jang, I. S., Park, K. H. ve Ha, Y. H. (2009). Color correction by estimation of dominant chromaticity in multi-scaled retinex. Journal of imaging science and Technology, 53(5), 50502-11. http://doi.org/10.2352/J.ImagingSci.Technol.2009.53.5.050502
  7. Jenipher, S. A., Aswin, P., Gowsalya, S., Devi, C. M. ve Baskaran, D. (2019). Automated headlight intensity controller and speed control in vehicles. J. Netw. Sec. 7(2), 1–5. https://computerjournals.stmjournals.in/index.php/JoNS/article/view/577
  8. Jiang, X. (2014). Introduction to meteorology [Lecture Slides]. California Institute of Technology.https://web.gps.caltech.edu/~xun/course/GEOL1350/Lecture20.pdf

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Görüntü İşleme

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

30 Nisan 2026

Gönderilme Tarihi

16 Mayıs 2025

Kabul Tarihi

16 Nisan 2026

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2026 Cilt: 16

Kaynak Göster

APA
Bakırcı, A., & Ergün, E. (2026). Gece Sürüş Güvenliği için Uyarlamalı Parlaklık Kontrolü ve Detay İyileştirme. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 16. https://doi.org/10.54370/ordubtd.1697757
AMA
1.Bakırcı A, Ergün E. Gece Sürüş Güvenliği için Uyarlamalı Parlaklık Kontrolü ve Detay İyileştirme. Ordu Üniv. Bil. Tek. Derg. 2026;16. doi:10.54370/ordubtd.1697757
Chicago
Bakırcı, Adem, ve Erhan Ergün. 2026. “Gece Sürüş Güvenliği için Uyarlamalı Parlaklık Kontrolü ve Detay İyileştirme”. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 16 (Nisan). https://doi.org/10.54370/ordubtd.1697757.
EndNote
Bakırcı A, Ergün E (01 Nisan 2026) Gece Sürüş Güvenliği için Uyarlamalı Parlaklık Kontrolü ve Detay İyileştirme. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 16
IEEE
[1]A. Bakırcı ve E. Ergün, “Gece Sürüş Güvenliği için Uyarlamalı Parlaklık Kontrolü ve Detay İyileştirme”, Ordu Üniv. Bil. Tek. Derg., c. 16, Nis. 2026, doi: 10.54370/ordubtd.1697757.
ISNAD
Bakırcı, Adem - Ergün, Erhan. “Gece Sürüş Güvenliği için Uyarlamalı Parlaklık Kontrolü ve Detay İyileştirme”. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 16 (01 Nisan 2026). https://doi.org/10.54370/ordubtd.1697757.
JAMA
1.Bakırcı A, Ergün E. Gece Sürüş Güvenliği için Uyarlamalı Parlaklık Kontrolü ve Detay İyileştirme. Ordu Üniv. Bil. Tek. Derg. 2026;16. doi:10.54370/ordubtd.1697757.
MLA
Bakırcı, Adem, ve Erhan Ergün. “Gece Sürüş Güvenliği için Uyarlamalı Parlaklık Kontrolü ve Detay İyileştirme”. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, c. 16, Nisan 2026, doi:10.54370/ordubtd.1697757.
Vancouver
1.Adem Bakırcı, Erhan Ergün. Gece Sürüş Güvenliği için Uyarlamalı Parlaklık Kontrolü ve Detay İyileştirme. Ordu Üniv. Bil. Tek. Derg. 01 Nisan 2026;16. doi:10.54370/ordubtd.1697757