基于Lucas-Kanade光流法的MATLAB视频目标跟踪系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现Lucas-Kanade光流算法，通过计算帧间像素运动矢量完成动态目标连续跟踪。系统适用于匀速或缓变运动场景，包含视频预处理、光流场估计和轨迹可视化功能。

详 情 说 明

基于 Lucas-Kanade 光流法的视频目标跟踪系统

项目介绍

本项目是一个利用 Lucas-Kanade 光流算法实现视频序列中运动目标跟踪的系统。系统通过计算相邻帧之间的光流场，估计像素点的运动矢量，从而实现对运动目标的连续、稳定跟踪。该系统尤其适用于目标进行匀速或缓慢变速运动的场景，集成了视频预处理、特征点提取、光流计算、轨迹可视化与分析等完整流程。

功能特性

• 核心算法：采用经典的 Lucas-Kanade 局部光流计算方法，结合金字塔分层搜索策略，提升对大运动的跟踪能力与计算效率。
• 鲁棒性增强：包含特征点选择与跟踪一致性检验机制，过滤不可靠的跟踪点，提高跟踪结果的稳定性。
• 灵活输入：支持常见视频格式（如 AVI, MP4）或图像序列作为输入；允许用户自定义关键算法参数（金字塔层数、窗口大小等）。
• 交互式初始化：支持在第一帧手动选取或通过自动检测方式确定初始目标区域。
• 丰富输出：

* 光流矢量场可视化图。 * 目标运动轨迹在视频画面上的实时叠加显示。 * 目标位置坐标序列输出。 * 可选生成运动速度分析报告和跟踪过程视频文件。

使用方法

1. 准备输入：确保拥有待跟踪的视频文件或图像序列。
2. 设置参数：在代码或配置中调整算法参数（如金字塔层数、窗口大小）以适应具体场景。
3. 指定目标：运行程序，在视频第一帧通过交互方式（如画框）指定需要跟踪的目标区域。
4. 运行跟踪：系统将自动处理后续帧，计算光流并跟踪目标。
5. 查看结果：程序将实时显示跟踪效果，并最终生成轨迹视频、坐标数据等输出文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：需要安装 MATLAB（推荐 R2018a 或更高版本）
• 依赖工具包：计算机视觉工具箱

文件说明

主程序文件封装了系统的核心工作流程。其主要功能包括：管理和调度整个跟踪任务，具体涵盖视频或图像序列的读取与预处理、在第一帧中引导用户交互式选定目标区域、调用金字塔 LK 光流算法模块进行特征点跟踪、对光流跟踪结果进行一致性校验以剔除异常点、根据可靠特征点计算目标的整体位移并更新其位置、将目标轨迹实时绘制并叠加在视频画面上进行可视化显示，以及最终处理结果的输出与保存。