基于遗传算法的道路检测与分割系统

资 源 简 介

本系统是利用MATLAB平台开发的一套高效图像处理工具，专门用于解决复杂交通环境下道路区域的自动识别与提取任务。该项目的核心功能在于利用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）强大的全局优化能力，对图像分割中的关键阈值或参数进行自适应搜索。在实现过程中，系统首先对车载摄像头或监控采集的原始图像进行中值滤波、对比度增强和灰度化处理，以降低环境噪声和光照波动对检测结果的影响。随后，算法利用遗传算法的种群进化机制，通过定义以最大类间方差或区域一致性为指标的适应度函数，在庞大的解空间内高效寻优，从而

详 情 说 明

基于遗传算法的道路检测与分割系统

项目介绍

本系统是一款基于MATLAB平台开发的智能化图像处理工具，旨在解决复杂交通环境下的道路区域自动识别与提取难题。通过结合经典的图像分割技术与启发式搜索算法，系统能够从包含阴影、噪声及复杂背景的图像中精准定位路面区域。其核心优势在于利用遗传算法（GA）的全局搜索特性，自动寻找最优的图像分割阈值，克服了传统手动设定阈值或单一固定算法在多变光照条件下的局限性。

功能特性

1. 智能化阈值寻优：利用遗传算法的进化机制，自动计算最适合当前场景的分割阈值，显著提升算法的自适应能力。
2. 鲁棒的图像预处理：集成中值滤波与对比度增强技术，有效滤除环境噪声，改善低对比度图像的质量。
3. 完善的形态学后期处理：通过空洞填充、小面积伪目标剔除以及闭运算平滑，确保提取出的道路区域具有良好的连通性和平滑的边界。
4. 多维度特征提取：系统不仅能锁定道路区域，还能实时提取道路的物理边界以及用于导航参考的中心线骨架。
5. 直观的可视化界面：提供从原始图像、预处理过程、GA收敛曲线到最终分割结果的全流程对比展示。

实现逻辑与系统流程

系统运行遵循以下核心流程：

1. 数据输入阶段：系统支持用户通过交互式搜索框加载本地存储的道路图像（如JPG、PNG等）。若用户未选择图像，系统会自动生成一个包含灰色梯形道路、路面阴影及高斯噪声的模拟交通图像，确保演示流程的完整性。

1. 预处理阶段：输入的彩色图像首先被转换为灰度图。随后应用5x5模板的中值滤波器以降低路面杂色和扫描噪声。最后，通过灰度映射增加图像对比度，使路面与路缘的灰度差异更加明显。

1. 遗传算法寻优阶段：

• 编码方式：采用8位二进制编码表示0-255之间的灰度阈值。
• 种群初始化：随机生成包含30个个体的种群，开始50代的进化过程。
• 适应度评估：以最大类间方差（Otsu准则）作为适应度函数，通过计算背景与前景之间的方差来评价当前阈值的分割效果。
• 进化算子：执行轮盘赌选择保证优秀基因遗传；实施单点交叉以探索新解；通过单位点变异维持种群多样性。

1. 分割与优化阶段：利用GA搜索到的最优阈值将图像转化为二值图。随后进行形态学清理：填充道路内部由于磨损或标线引起的孔洞，删除面积小于2000像素的非道路干扰区域，并使用10像素半径的圆盘算子进行闭运算，消除边缘锯齿。

1. 结果生成阶段：系统提取连通域的周长坐标作为边界，并对路面区域进行骨架化处理以获取中心线。最后，将提取的道路区域以红色半透明层叠的方式覆盖在原图上进行合成显示。

关键函数与算法细节说明

• 阈值解码算法：自定义二进制转十进制函数，显式通过加权求和的方式实现8位基因序列到灰度值的映射。
• 最大类间方差计算：算法内部计算每个可能阈值下的背景权重、前景权重及其均值，最终输出类间方差作为GA的适应度指标，方差越大代表分割出的目标与背景差异越明显。
• 闭运算平滑逻辑：通过先膨胀后腐蚀的形态学操作，连接断裂的小块道路区域并平滑凹凸不平的边界。
• 骨架化提取：利用拓扑减薄算法提取二值化图像的中心线，为自动驾驶中的路径引导提供简化几何模型。

使用方法

1. 启动MATLAB环境。
2. 运行主程序代码。
3. 在弹出的文件选择窗口中，选择一张真实的交通环境图片；或者点击取消以查看系统模拟生成的道路场景演示。
4. 等待遗传算法迭代完成（观察图形界面中的收敛曲线）。
5. 在最终弹出的六格图中查看原始图像、增强图像、GA收敛过程、二值化结果、边界叠加图及道路骨架图。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 及以上版本。
• 核心库需求：图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)。
• 硬件环境：建议 4GB RAM 以上，支持基本图形显示的计算机。