MATLAB实现的智能交通图像分割系统：遗传算法优化最大类间方差方法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB平台，结合遗传算法（GA）优化最大类间方差（Otsu）阈值分割技术，专为智能交通场景中的道路图像设计。提升分割效率，减少计算负担，适用于大规模图像处理，增强实时性能。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的最大类间方差图像分割系统

项目介绍

本项目结合最大类间方差（Otsu）阈值分割方法与遗传算法（Genetic Algorithm，GA）优化策略，针对智能交通场景中的道路图像进行高效分割。传统Otsu方法在大规模图像处理中计算量大、实时性较差，本系统通过遗传算法自适应搜索最佳阈值，显著减少计算复杂度并提升分割精度。系统支持对不同光照、复杂背景的道路图像进行分割，适用于车载摄像头或交通监控设备的实时道路识别任务。

功能特性

• 智能阈值搜索：采用遗传算法自适应搜索最佳分割阈值，克服传统Otsu方法计算复杂度高的问题
• 高效图像分割：针对智能交通场景优化，支持道路、车辆、行人、交通标志等元素的准确分割
• 鲁棒性处理：内置图像预处理与后处理技术（如去噪、边缘增强），适应不同光照和复杂背景条件
• 性能分析：提供分割精度评估指标（IoU、准确率等）和算法运行时间分析
• 可视化展示：生成原始图像与分割结果的对比图及性能分析报告

使用方法

1. 数据准备：将待处理的彩色或灰度道路图像（JPEG、PNG、BMP格式）放置在指定目录
2. 参数配置：根据需求调整遗传算法参数和图像处理参数
3. 执行分割：运行主程序开始图像分割过程
4. 结果获取：查看输出的二值化分割图像及相关分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux 发行版
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：至少 4GB RAM（推荐 8GB 或以上）
• 硬盘空间：至少 2GB 可用空间
• 输入图像：建议分辨率不低于640×480像素

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括图像预处理、遗传算法优化Otsu阈值搜索、图像分割执行、结果后处理以及性能评估与可视化。具体涵盖了图像读取与格式转换、噪声过滤与边缘增强处理、遗传算法种群初始化与适应度评估、最佳阈值交叉变异搜索、二值化分割操作、分割结果形态学优化以及分割精度指标计算与对比图生成等关键模块。