MATLAB实现的基于联合颜色-纹理直方图的Mean Shift目标跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用改进的Mean Shift算法，通过构建颜色与纹理特征的联合直方图实现鲁棒目标跟踪。系统能有效应对光照变化和部分遮挡，在复杂场景下保持稳定的跟踪性能。

详 情 说 明

基于联合颜色-纹理直方图的Mean Shift目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一种鲁棒的目标跟踪算法。核心创新在于结合了目标的颜色与纹理特征，构建联合直方图以更全面地描述目标外观。采用改进的Mean Shift算法进行目标定位，利用Bhattacharyya系数度量模型与候选区域的相似度。该系统能够有效应对光照变化、部分遮挡等复杂场景，实现连续视频帧中目标的稳定、精确跟踪。

功能特性

• 多特征融合：采用联合颜色-纹理直方图，相比单一颜色特征，对光照变化和背景干扰具有更强的鲁棒性。
• 改进的Mean Shift算法：通过迭代优化快速定位目标位置，收敛速度快，计算效率较高。
• 全面的输入支持：支持常见的视频格式（如avi、mp4）和图像序列（如jpg、png）作为输入。
• 灵活的初始化：允许用户通过矩形框[x, y, width, height]指定初始帧中的目标区域。
• 参数可配置：核函数带宽、最大迭代次数、收敛精度等关键算法参数可根据实际场景进行调整。
• 丰富的输出结果：

* 每帧图像中跟踪目标的边界框坐标。 * 带有跟踪框的可视化视频或图像序列。 * 跟踪精度评估指标（如中心位置误差、重叠率）。 * 算法运行状态信息（如每帧迭代次数、收敛情况）。

使用方法

1. 准备输入：准备好待跟踪的视频文件或图像序列，并确定初始帧中目标区域的矩形框坐标。
2. 参数设置：根据目标大小和场景复杂度，在代码或配置中设置合适的核函数带宽、迭代次数阈值等参数。
3. 运行程序：执行主程序文件。程序将自动读取视频序列，在初始帧加载目标模型，并开始逐帧跟踪。
4. 获取结果：程序运行结束后，可在指定输出目录查看带有跟踪框的结果视频，并获取跟踪轨迹数据及性能评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016b 或更高版本)
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件承载了系统的核心流程与控制逻辑。它负责协调整个跟踪任务的执行，具体功能包括：读取并解析用户提供的输入视频与初始目标框信息；调用特征提取模块以构建目标模板的联合颜色-纹理直方图模型；在后续每一帧中，驱动改进的Mean Shift迭代优化过程，即通过计算相似度并迭代寻找概率密度最大的位置来估计当前帧的目标中心；同时，它还负责对跟踪结果进行可视化绘制，输出带跟踪框的图像序列，并计算和记录相关的性能评估指标。