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基于Matlab实现最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割（附上完整源码+图像+程序运行说明）

news 2025/8/15 18:37:07

道路分割是计算机视觉和图像处理中的一个重要任务，它在交通监控、自动驾驶和地图制作等领域具有广泛的应用。其中，最大类间方差阈值和遗传算法是道路分割中常用的方法之一。本文将介绍如何使用Matlab实现最大类间方差阈值与遗传算法进行道路分割。

文章目录

一、最大类间方差阈值
二、遗传算法
三、完整源码下载

一、最大类间方差阈值

最大类间方差阈值是一种常见的图像分割方法，它通过寻找图像灰度直方图的波谷来确定阈值。具体步骤如下：

将图像转换为灰度图像。
统计灰度图像的直方图。
计算每个灰度级的类间方差。
找到类间方差最大的灰度级，将其作为阈值进行分割。

部分源码：

% 读取图像
img = imread('road.jpg');% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);% 统计灰度图像的直方图
histogram = imhist(gray_img);% 计算每个灰度级的类间方差
num_pixels = numel(gray_img);
class_variance = zeros(256, 1);
for i = 1:256w1 = sum(histogram(1:i)) / num_pixels;w2 = sum(histogram(i+1:end)) / num_pixels;u1 = sum((0:i-1)'.*histogram(1:i)) / (num_pixels * w1);u2 = sum((i:255)'.*histogram(i+1:end)) / (num_pixels * w2);class_variance(i) = w1 * w2 * (u1 - u2)^2;
end% 找到类间方差最大的灰度级
threshold = find(class_variance == max(class_variance));% 使用阈值进行分割
binary_img = gray_img > threshold;

二、遗传算法

遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作来寻找最优解。在道路分割中，可以使用遗传算法来寻找最佳的阈值。具体步骤如下：

初始化种群，每个个体表示一个阈值。
计算每个个体的适应度，适应度可以根据道路与非道路像素的差异进行定义。
选择适应度较高的个体作为父代。
使用交叉和变异操作生成新的个体。
重复步骤2-4，直到满足停止条件。

部分源码：

% 读取图像
img = imread('road.jpg');% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);% 初始化种群
population_size = 50;
thresholds = randi([0, 255], population_size, 1);% 计算适应度
fitness = zeros(population_size, 1);
for i = 1:population_sizebinary_img = gray_img > thresholds(i);fitness(i) = sum(binary_img(:));
end% 迭代寻找最优解
max_iterations = 100;
for iteration = 1:max_iterations% 选择父代[~, sorted_idx] = sort(fitness, 'descend');parents = thresholds(sorted_idx(1:population_size/2));% 交叉和变异offspring = zeros(population_size, 1);for i = 1:population_size/2parent1 = parents(randi(population_size/2));parent2 = parents(randi(population_size/2));offspring(2*i-1) = (parent1 + parent2) / 2;offspring(2*i) = (parent1 - parent2) / 2;end% 计算适应度for i = 1:population_sizebinary_img = gray_img > offspring(i);fitness(i) = sum(binary_img(:));end% 更新种群thresholds = offspring;
end% 使用最优解进行分割
binary_img = gray_img > thresholds(1);