基于KLT方法的MATLAB视频目标跟踪系统实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了经典的K-L（Kanade-Lucas）光流跟踪算法，能够实时跟踪视频中用户指定的目标区域。系统通过分析像素灰度值的空间梯度分布，并迭代计算目标的连续运动。适用于视频分析和计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于KLT方法的经典视频目标跟踪系统实现

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了经典的Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)视频目标跟踪算法。系统采用Lucas-Kanade光流法为核心，结合图像金字塔结构与牛顿迭代优化方法，实现对视频序列中特定目标的稳健跟踪。该系统提供交互式界面，用户可直接选择感兴趣目标区域，系统将自动计算目标在连续帧间的运动参数，实现实时可视化跟踪效果。

功能特性

• 交互式目标选择：支持通过图形界面框选初始跟踪目标区域
• 稳健跟踪性能：采用图像金字塔结构的Lucas-Kanade光流算法，有效处理大尺度运动
• 实时可视化：在MATLAB图形窗口中实时显示跟踪框和运动轨迹
• 多格式支持：支持常见视频格式（.avi, .mp4）和图像序列作为输入
• 结果输出：可生成跟踪过程的视频文件（.avi格式）和位置坐标数据

使用方法

1. 启动MATLAB并运行主程序
2. 选择输入视频文件或图像序列
3. 在首帧图像中通过鼠标框选待跟踪目标区域
4. 系统自动执行跟踪算法，实时显示跟踪结果
5. 跟踪完成后可选择保存结果视频和位置数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Computer Vision Toolbox（推荐）

文件说明

主程序文件整合了完整的跟踪系统工作流程，包括视频数据读取、图形界面交互初始化、目标区域选择、金字塔光流跟踪算法执行、实时结果可视化以及跟踪数据输出等核心功能模块。具体实现了用户交互界面绘制、帧序列处理循环、特征点提取与跟踪、运动参数迭代计算、跟踪框绘制更新以及结果保存等关键操作。