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在公路视觉导航中,分割道路图像的分道线与路面是至关重要。在采用传统最优阈值分割算法时,因道路图像远处与近处的对比度存在差异,易导致不完全分割。为了解决上述问题,针对道路图像的特性提出了逐行最优阈值分割思想。该文通过对大量视频图像的道路与分道线特点进行统计,并结合公路视觉导航中图像的序列性,对逐行最优阈值分割进行了改进以提高实时性,提出了一种新的基于视频流的多阈值分割算法。通过对三种方法对比试验,表明该方法有很好的实时性、有效性和自适应性。