MATLAB实现基于遗传算法的道路图像分割阈值优化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，结合遗传算法与Otsu最大类间方差法，自动优化道路图像分割的阈值选取。通过种群进化机制高效搜索最佳分割阈值，提升图像处理精度与自动化水平。

详 情 说 明

基于遗传算法的道路图像分割最佳阈值优化系统

项目介绍

本项目针对道路图像分割任务中阈值选取的关键问题，提出了一种基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的优化解决方案。系统以图像分割经典方法——最大类间方差法（Otsu方法）作为遗传算法的适应度函数，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，自动搜索能够使道路目标与背景分离效果最优的全局阈值。该方法有效克服了传统Otsu法在多峰直方图或复杂场景下可能陷入局部最优的局限，显著提升了道路图像分割的准确性与算法鲁棒性。

功能特性

• 智能阈值寻优：利用遗传算法的全局搜索能力，自动寻找最大化类间方差的最佳分割阈值，避免手动试错或传统方法的局部最优陷阱。
• Otsu适应度函数：以成熟的Otsu方法作为评估阈值优劣的标准，确保分割结果的理论可靠性。
• 完整的进化流程：实现了完整的遗传算法操作链，包括种群初始化、轮盘赌选择、单点交叉和基本位变异。
• 结果可视化：提供适应度收敛曲线，直观展示算法进化过程；可选绘制类间方差随阈值变化的关系图，辅助分析。
• 参数灵活可调：用户可根据具体图像特性和需求，灵活设置遗传算法的种群大小、迭代次数、交叉概率和变异概率等关键参数。

使用方法

1. 准备输入图像：确保待处理的道路图像为单通道灰度图像（uint8格式），尺寸为M×N像素。
2. 设置算法参数：在代码相应位置修改或传入遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率）以及灰度级范围（通常为0-255）。
3. 运行主程序：执行主程序文件，系统将开始遗传算法优化过程。
4. 获取输出结果：程序运行结束后，将输出：

* 最佳分割阈值：一个介于0到255之间的整数值。 * 分割二值图像：一个M×N的逻辑矩阵，其中True/1代表道路目标，False/0代表背景。 * 适应度收敛曲线图：图形化展示每一代种群中最优适应度值的变化趋势。 * （可选）类间方差-阈值关系图：显示所有可能阈值对应的类间方差值，用于直观对比遗传算法寻优结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox (用于图像读写与基本处理)

文件说明

主程序文件承载了系统的核心流程与控制逻辑。它首先完成图像数据的读取与预处理，继而负责初始化遗传算法所需的各项参数并生成起始种群。在迭代进化阶段，该文件协调执行选择、交叉、变异等遗传操作，并调用Otsu方法计算每个个体的适应度值以指导种群进化方向。最终，它负责输出优化得到的最佳阈值、应用该阈值生成分割图像，并绘制相关的分析图表以展示算法性能与结果。