MATLAB光流法图像边缘检测与运动目标追踪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB平台实现优化的光流估计算法，通过分析视频序列中像素运动矢量强化边缘特征，支持动态场景中的目标追踪与运动分析，适用于视频处理应用。

详 情 说 明

基于光流法的图像边缘检测与运动目标追踪系统

项目介绍

本项目是一个基于Matlab开发的动态场景分析系统。系统采用优化的光流法算法，能够对视频序列进行高效处理，实现像素级的运动分析。通过结合光流估计与边缘检测技术，系统不仅可以精确计算帧间运动矢量场，还能强化提取图像边缘特征，并在此基础上实现运动目标的自动检测、轨迹追踪及其运动参数分析。

功能特性

• 精确光流估计：利用优化的Lucas-Kanade算法计算相邻帧间的像素运动矢量场
• 边缘特征强化：结合光流信息进行图像边缘特征的增强提取
• 运动目标检测：基于运动矢量聚类分析实现运动目标的自动识别
• 轨迹追踪：对检测到的运动目标进行连续帧间的轨迹跟踪
• 运动参数分析：提供运动目标的速度、方向等关键参数计算
• 可视化输出：生成光流场可视化图、增强边缘图像和目标标记图
• 数据导出：输出轨迹数据和统计分析报告

使用方法

1. 准备输入数据：准备视频文件（avi/mp4格式）或图像序列（jpg/png格式）
2. 设置参数：根据需要调整以下参数：

- 视频帧率（默认30fps） - 光流计算窗口大小 - 边缘检测阈值 - 运动目标最小尺寸

1. 运行系统：执行主程序开始分析处理
2. 查看结果：系统将生成：

- 光流矢量场可视化图（彩色编码） - 增强的边缘检测结果图像 - 运动目标检测标记图 - 运动目标轨迹数据文件 - 分析统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 计算机视觉工具箱（Computer Vision Toolbox）
• 推荐内存：8GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要负责协调整个分析过程的执行。其功能包括视频序列或图像帧的读取与预处理，基于图像梯度计算和Lucas-Kanade方法的光流场估计，结合光流信息进行边缘特征的增强提取，通过运动矢量聚类实现运动目标的识别与轨迹追踪，以及最终多种结果的可视化渲染与数据文件的生成输出。