目标跟踪

资 源 简 介

目标跟踪

详 情 说 明

目标跟踪是计算机视觉中的一项基础任务，主要用于在视频序列中持续定位特定目标的位置。基于Matlab的实现通常采用帧间差分法作为核心算法，其原理是通过分析连续视频帧之间的差异来识别运动目标。

该方法首先对相邻两帧图像进行差分运算，生成差图像以突出运动区域。通过设定合适的阈值对差图像进行二值化处理，可以分离出前景（运动目标）和背景。接下来，利用形态学操作如腐蚀和膨胀来消除噪声并填充目标区域，提高检测的准确性。

在获得目标的初始位置后，算法通过分析目标的特征（如质心、轮廓或颜色分布）在后续帧中的变化来预测其运动轨迹。常见的轨迹预测方法包括卡尔曼滤波或简单的线性外推，这有助于在目标被短暂遮挡时维持跟踪的连续性。

帧间差分法的优势在于计算量较小，适合实时处理，但对于快速移动或外观变化较大的目标可能会出现跟踪丢失的情况。此时，可以结合其他特征（如光流或深度学习模型）来提升系统的鲁棒性。