matlab particle filter

资 源 简 介

matlab particle filter

详 情 说 明

粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波技术，特别适用于非高斯噪声环境下的目标追踪问题。在Matlab中实现纯算法编写的粒子滤波追踪系统，虽然比OpenCV等现成库更繁琐，但能深入理解算法本质并灵活调整参数。

核心实现思路 粒子初始化：在视频第一帧的目标区域随机撒布N个粒子（N可调），每个粒子代表目标可能的位置状态（坐标、RGB特征等）。粒子越多理论上精度越高，但计算量呈线性增长。

重要性采样： 运动模型：通过随机游走或速度预测更新粒子位置（如添加高斯扰动）。 观测模型：计算每个粒子所在区域的RGB直方图与目标模板的相似度（如巴氏距离），作为权重依据。

重采样阶段： 根据权重保留高概率粒子，淘汰低权重粒子，避免退化问题。经典的系统重采样（Systematic Resampling）需自行实现轮盘赌逻辑。

结果输出： 加权平均所有粒子位置得到最终追踪框，通过Matlab的`rectangle`函数实时绘制。USB摄像头通过`videoinput`接口逐帧捕获RGB图像。

性能调优关键 粒子数权衡：建议从100-500粒子开始测试，实际场景中超过2000粒子可能导致Matlab实时性显著下降。 颜色特征增强：将RGB转换到HSV空间可能会提升光照鲁棒性。 并行计算：利用`parfor`加速粒子权重的批量计算（需Parallel Computing Toolbox支持）。

该实现避开了OpenCV的封装，完整呈现了粒子滤波的预测-更新循环，适合算法教学或需要高度定制化的研究场景。后续可扩展加入自适应粒子数调整或融合多特征（如边缘、纹理）进一步提升精度。