MATLAB实现的基于颜色与纹理特征融合的Mean-shift目标跟踪系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现改进的Mean-shift目标跟踪算法，通过融合颜色直方图与纹理特征（LBP、Gabor等）构建多维特征空间，提升复杂场景下的跟踪鲁棒性。

详 情 说 明

基于颜色与纹理特征融合的Mean-shift目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一种结合颜色与纹理特征的改进Mean-shift目标跟踪算法。系统从视频序列中提取目标的颜色直方图特征和纹理特征（如LBP、Gabor滤波器响应等），构建多维特征空间，通过特征融合策略将颜色与纹理特征有机结合，最后采用Mean-shift算法在融合特征空间中进行目标定位与跟踪。该方法能够显著提升在复杂光照变化、背景干扰等挑战性场景下的跟踪鲁棒性。

功能特性

• 多特征融合：结合颜色直方图与纹理特征，构建鲁棒的特征表示
• 自适应跟踪：采用Mean-shift算法实现目标的自动定位与连续跟踪
• 可视化输出：生成标注跟踪框的可视化视频和特征响应变化曲线
• 性能评估：提供中心位置误差、成功率曲线等量化评估指标
• 参数可配置：支持颜色空间选择、纹理算子参数、核函数带宽等灵活配置

使用方法

1. 准备输入数据：准备待跟踪的视频文件（avi/mp4格式）
2. 设置初始位置：指定初始帧中目标的矩形框坐标[x,y,width,height]
3. 配置参数：根据场景需求调整特征提取和跟踪算法参数
4. 运行跟踪系统：执行主程序开始目标跟踪过程
5. 查看结果：获取跟踪位置坐标、可视化视频和性能评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高清视频建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括视频数据读取与预处理、目标特征的双模态提取与融合、基于Mean-shift迭代的目标位置搜索算法执行、跟踪结果的实时可视化渲染，以及最终性能指标的计算与输出生成。