Gelişmiş sürücü destek sistemlerinde yol görüntülerinin iyileştirilmesi ve görüntü birleştirme yöntemleri
Improvement of road images in advanced driver assistancesystems and image fusion methods
- Tez No: 895062
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYSUN TAŞYAPI ÇELEBİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, gelişmiş sürücü destek sistemleri (Advanced driver assistance systems , ADAS) için kamera görüntülerinde güneş ve far parlamalarını azaltarak yol sahnesinin görünürlüğünü artırmayı amaçlamaktadır. Gündüz görüş ve kızılötesi görüntüleri kullanılarak çok ölçekli görüntü birleştirme teknikleri uygulanacak ve parlama azaltma işlemi gerçekleştirilecektir. Farklı birleştirme kurallarının etkinliği karşılaştırılarak en uygun yöntem belirlenecektir. Çalışmada, farklı görüntü birleştirme teknikleri kullanarak güneş ve far parlamalarının giderilmesine odaklanılmaktadır. Bu amaçla, görüntülerin farklı özellikleri birleştirilerek daha net ve parlama içermeyen bir görüntü elde edilmesi hedeflenmektedir. Yapılan deneyler sonucunda önerilen yöntemin, görüntü kalitesini artırmada etkili olduğu gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma ADAS sistemlerinde görüntü kalitesini artırmak için etkili bir yöntem önermektedir. Güneş ve far parlamalarının azaltılması, sürücülerin yol şartları hakkında daha net ve doğru bilgilere sahip olmalarını sağlayarak sürüş güvenliğini artırabilir.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to improve the visibility of road scenes by reducing sun and headlight glare in camera images for Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). Multi-scale image fusion techniques will be applied using daytime vision and infrared images, and glare reduction will be performed. The effectiveness of different fusion rules will be compared to determine the most suitable method. In this study, the focus is on eliminating sun and headlight glares using various image fusion techniques. For this purpose, the different features of the images are merged to obtain a clearer and glare-free image. Experimental results show that the proposed method is more effective in improving image quality. In conclusion, this study proposes an effective method to improve image quality in ADAS. Reducing sun and headlight glare can increase driving safety by providing drivers with clearer and more accurate information about road conditions.
Benzer Tezler
- Gece sürüş görüntüleri iyileştirme yöntemleri
Enhancement methods for nighttime driving images
ADEM BAKIRCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN ERGÜN
- 3D nokta bulutu verileri kullanılarak otonom sürüş için nesne algılama yöntemi ile karayolu envanterlerinin tespit edilmesi
Determination of highway inventories with object detection method for autonomous driving using 3D point cloud data
HİLAL GEZGİN
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REHA METİN ALKAN
- Automotive radar interference mitigation with next generation sequence models
Yeni nesil dizi modelleri ile otomotiv radarlarında girişim giderme
ELİF ÖZTÜRK KOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Lane detection with deep learning: a systematic literature mapping
Derin öğrenme ile şerit tespiti: sistematik bir literatür haritalamasi
SEFTİN ÖNAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ TEKİN TEZEL
- Advanced driver assistant system: A simulation of pedestrian tracking and detection system
Gelişmiş sürücü destek sistemi: Yaya takip ve algılama sistemi simulasyonu
MUSTAFA EMRE CANSEV
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldırım Beyazıt ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REMZİ YILDIRIM