基于遗传算法的道路图像自适应分割MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用遗传算法优化图像分割参数，实现道路区域与背景的智能分离。支持复杂光照和背景的自适应处理，适用于自动驾驶和交通监控场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的道路图像自适应分割系统

项目介绍

本项目利用遗传算法对道路图像进行智能分割，通过优化阈值选择、区域划分等参数，实现道路区域与背景的高效分离。系统支持对不同光照条件、复杂背景下的道路图像进行自适应处理，可应用于自动驾驶、交通监控等领域。

功能特性

• 智能参数优化：采用遗传算法自动优化图像分割的关键参数，避免手动调参的复杂性
• 自适应处理能力：能够适应不同光照条件（如雨天、夜间）和复杂道路场景（如高速公路、城市道路）
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式输入
• 完整处理流程：包含图像预处理、遗传算法优化、分割结果评估等完整流程
• 量化评估：提供分割效果评估报告，包含分割精度、算法收敛曲线等量化指标

使用方法

1. 准备道路图像文件（支持JPG/PNG/BMP格式）
2. 运行主程序文件
3. 程序将自动完成以下处理流程：

- 图像预处理（灰度化、滤波去噪、边缘增强） - 遗传算法优化（种群初始化、适应度评估、交叉变异操作） - 图像分割执行 - 结果评估与输出

1. 查看输出结果：

- 二值化分割图像（黑白掩模） - 分割效果评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像分辨率（640x480至1920x1080）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括图像数据的读取与预处理操作、遗传算法种群的初始化与迭代优化过程、基于优化参数的道路区域分割执行功能，以及最终分割效果的评价指标计算与结果可视化输出能力。该文件通过协调各功能模块的调用顺序，实现了从原始图像输入到最终分割结果生成的完整自动化处理链路。