MATLAB红外图像序列粒子滤波目标跟踪算法实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于粒子滤波的红外目标跟踪算法，通过概率估计目标状态，结合红外图像特征处理，可鲁棒应对尺度变化、遮挡及复杂背景，适用于运动目标的持续跟踪。

详 情 说 明

红外图像序列目标粒子滤波跟踪算法

项目介绍

本项目实现了一个基于粒子滤波的红外目标跟踪算法，专门针对红外图像序列中的运动目标进行鲁棒跟踪。算法通过粒子滤波框架对目标状态进行概率估计，结合红外图像特征处理，能够有效应对目标尺度变化、遮挡和复杂背景干扰。系统包含目标初始化、状态预测、观测更新和重采样等完整流程，并提供可视化跟踪结果展示。

功能特性

• 鲁棒跟踪性能：能够有效处理目标尺度变化、部分遮挡和复杂背景干扰
• 红外特征优化：专门针对红外图像的热辐射特征进行优化处理
• 完整跟踪流程：包含目标初始化、状态预测、观测更新和重采样等完整粒子滤波流程
• 多维度输出：提供跟踪轨迹、置信度指标、可视化结果和性能评估报告
• 参数可配置：支持粒子数量、系统噪声、观测模型等关键参数灵活调整

使用方法

输入要求

1. 红外图像序列：包含目标运动的连续红外视频帧（.avi/.mp4格式或图像序列）
2. 初始目标位置：第一帧中目标的边界框坐标[x,y,width,height]
3. 算法参数：粒子数量（默认500）、系统噪声参数、观测模型参数
4. 红外特征参数：热辐射特征提取阈值、目标温度分布特征

输出结果

1. 跟踪轨迹数据：每帧图像中目标的位置和大小估计[x,y,width,height]
2. 跟踪置信度：每帧的粒子权重分布和跟踪可靠性指标
3. 实时跟踪可视化：标注跟踪结果的视频文件和处理过程图像
4. 性能评估报告：跟踪精度、成功率、处理速度等量化指标
5. 粒子状态分布：关键帧的粒子分布可视化图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了完整的粒子滤波跟踪流程，实现了目标状态初始化、粒子集生成与传播、红外特征提取与观测似然计算、粒子权重更新与重采样、跟踪结果可视化与性能评估等核心功能，是整个系统的调度与控制中心。