基于颜色特征向量的粒子滤波算法

资 源 简 介

基于颜色特征向量的粒子滤波算法

详 情 说 明

基于颜色特征向量的粒子滤波算法是一种高效的目标跟踪方法，尤其适用于处理复杂背景下的运动物体追踪。该算法通过提取目标的颜色分布特征构建特征向量，并利用粒子滤波框架对目标状态进行概率估计。

传统实现中，粒子可能因运动预测超出图像边界导致程序报错。改进后的版本通过添加边界检查机制，确保粒子始终位于有效窗口范围内，从而提升了系统鲁棒性。这种处理方式既保留了粒子滤波的多假设优势，又避免了因坐标越界引发的程序崩溃。

优化后的算法在保持较高跟踪精度的同时，能够满足实时性要求。其代码结构经过精心设计，包含清晰的模块划分和详细的注释说明，使初学者能够快速理解粒子权重计算、重采样等核心环节的实现逻辑。这种结合颜色特征与粒子滤波的方案，为计算机视觉领域的运动目标跟踪提供了可靠的基线实现。