Mean Shift跟踪算法用matlab实现。

资 源 简 介

Mean Shift跟踪算法用matlab实现。

详 情 说 明

Mean Shift（均值漂移）跟踪算法是一种基于密度梯度的无参数目标跟踪方法，在计算机视觉领域广泛应用。其核心思想是通过迭代计算目标区域的密度分布中心，实现对运动目标的持续定位。

算法原理 目标建模：在第一帧中选定目标区域，通常采用颜色直方图对目标特征进行建模。 候选区域匹配：在后续帧中，以上一帧目标位置为中心建立候选区域，计算其与目标模型的相似度（如Bhattacharyya系数）。 均值漂移迭代：通过梯度上升寻找概率密度最大的方向，逐步调整候选区域中心位置直至收敛。 尺度适应：部分改进算法会动态调整搜索窗口大小以适应目标尺寸变化。

Matlab实现关键点 使用`imhist`或自定义函数构建颜色直方图特征 通过循环实现坐标迭代更新，终止条件通常为位移阈值或最大迭代次数 可结合`imcrop`和`rgb2hsv`处理ROI区域以增强光照鲁棒性 为提升实时性，可限制搜索区域或采用金字塔分层策略

优势与局限 优点：无需预训练、计算量适中、对部分遮挡不敏感 挑战：目标快速运动或背景颜色干扰可能导致跟踪漂移

该算法适合作为学习目标跟踪的基础案例，后续可扩展结合卡尔曼滤波或深度特征提升性能。