遗传算法的道路分割

资 源 简 介

遗传算法的道路分割

详 情 说 明

遗传算法在道路图像阈值分割中的应用是一种结合优化技术与计算机视觉的创新方法。道路分割作为智能交通系统的关键技术，其核心挑战在于如何从复杂背景中准确提取道路区域。

传统阈值分割方法如大津法虽然快速，但在光照不均或阴影干扰的道路场景中表现欠佳。遗传算法通过模拟自然选择机制，将阈值选择问题转化为优化问题：

种群初始化阶段随机生成多个候选阈值组合 适应度函数设计通常采用类间方差或信息熵指标 通过选择、交叉、变异操作迭代优化阈值参数 收敛后输出最优分割阈值

相比固定阈值方法，这种自适应优化具有三大优势：能处理非理想光照条件下的图像、自动适应不同道路材质特征、对噪声干扰更具鲁棒性。实际应用中需要平衡计算效率与分割精度，通常采用精英保留策略加速收敛。

该方法为自动驾驶、高精地图制作等场景提供了更可靠的道路边缘检测方案，后续可结合深度学习进行混合优化。