MATLAB实现的Mean Shift目标跟踪系统：融合纹理与边缘方向特征

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现一种改进的Mean Shift目标跟踪算法，通过融合纹理特征（如LBP、Gabor滤波器）和边缘方向特征（Canny边缘与梯度方向直方图），提升复杂场景下的跟踪鲁棒性。系统支持视频序列中目标的持续准确定位，适用于动态环境分析。

详 情 说 明

基于纹理和边缘方向特征融合的Mean Shift目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Mean Shift框架的多特征融合目标跟踪算法。系统通过融合纹理特征（局部二值模式LBP）与边缘方向特征（Canny边缘检测结合梯度方向直方图），在Mean Shift迭代优化过程中有效提升跟踪鲁棒性。该算法能够适应光照变化和部分遮挡等复杂场景，在视频序列中持续稳定地定位目标位置。

功能特性

• 多特征融合跟踪：结合纹理特征和边缘方向特征，增强目标表征能力
• 抗干扰能力强：对光照变化和部分遮挡具有良好的适应性
• 实时性能优化：采用高效的Mean Shift迭代优化过程
• 可视化交互：实时显示跟踪过程和结果
• 性能评估：提供多种跟踪性能量化指标

使用方法

输入要求

• 视频序列文件（支持avi/mp4格式）或实时视频流输入
• 初始帧中目标的边界框坐标信息[x,y,width,height]
• 可选参数：特征权重系数、核函数带宽、迭代停止阈值等

输出结果

• 每帧图像中目标位置的边界框坐标
• 实时跟踪轨迹可视化显示
• 跟踪性能评估数据（中心位置误差、重叠率等）
• 跟踪过程数据记录文件（包含目标位置和置信度得分）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 计算机视觉工具箱
• 内存：至少4GB RAM
• 推荐配置：多核CPU以获得更好的实时性能

文件说明

主程序文件实现了视频流输入处理、多特征提取与融合、Mean Shift迭代优化、目标位置估计以及跟踪结果可视化等核心功能。它负责协调整个跟踪流程，包括参数初始化、特征权重分配、相似度计算和迭代收敛判断，同时提供实时性能监控和结果输出能力。