基于Mean-Shift算法的MATLAB运动目标检测与跟踪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现高效的Mean-Shift迭代算法，通过颜色直方图特征自动检测与跟踪运动目标。支持实时视频流与视频文件输入，提供目标定位结果与轨迹可视化功能，适用于视频监控与运动分析场景。

详 情 说 明

基于Mean-Shift算法的运动目标自动检测与跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Mean-Shift算法的运动目标自动检测与跟踪系统。系统核心利用目标的颜色直方图特征，通过Mean-Shift迭代优化算法在视频序列中自动定位并持续跟踪指定目标。该系统能够处理预先录制的视频文件或实时摄像头视频流，具备目标丢失检测与重捕获机制，并提供直观的可视化结果与性能评估。

功能特性

• 特征提取与建模：基于目标区域的颜色信息（支持RGB、HSV等多种颜色空间）构建颜色直方图，并将其转化为概率密度分布，作为目标的表观模型。
• 高效目标定位：采用Mean-Shift迭代算法，通过计算颜色概率密度分布的梯度，快速收敛至目标在新帧中的最可能位置。
• 相似性度量：使用Bhattacharyya系数度量候选区域与目标模型的相似度，用于跟踪置信度评估和目标丢失判断。
• 多输入源支持：可处理多种格式的视频文件（如avi, mp4）或直接调用摄像头进行实时视频流跟踪。
• 可视化与评估：实时显示跟踪过程，绘制目标边界框与运动轨迹，并输出跟踪精度（如中心位置误差）和算法效率（如处理帧率）等统计信息。
• 鲁棒性机制：内置目标丢失检测逻辑，并在一定程度上支持当目标短暂离开视野或严重遮挡后重新捕获目标。

使用方法

1. 环境准备：确保系统满足以下要求（见“系统要求”部分），并安装必要的依赖库。
2. 运行系统：启动主程序文件。
3. 参数配置：程序运行后，需在初始帧通过交互方式或配置文件指定待跟踪目标的矩形区域（x, y, width, height）。
4. 可选设置：根据需要调整算法参数，如核函数带宽（影响跟踪窗口大小）、最大迭代次数、收敛精度阈值以及选择的颜色空间等。
5. 执行跟踪：系统将开始处理视频流，自动执行目标跟踪，并在窗口中实时显示结果。
6. 结果获取：跟踪过程中，目标的边界框坐标、运动轨迹序列将被记录。处理完毕后，可获得可视化视频以及性能评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB
• 必要工具包：Image Processing Toolbox
• 内存：推荐不少于4GB RAM（根据视频分辨率调整）
• 存储空间：预留足够空间用于存储输出视频和日志文件。

文件说明

主程序文件作为系统的入口点和调度中心，其功能涵盖了从初始化到最终输出的完整流程。它负责视频源的读取与初始化配置，引导用户在起始帧选定跟踪目标并完成目标模型的建立。在核心处理循环中，该文件逐帧读取视频数据，调用Mean-Shift算法模块进行目标位置的预测与更新，同时管理着目标丢失判断与重捕获的逻辑。此外，它还控制着跟踪结果的可视化显示，包括实时绘制目标框与运动轨迹，并最终负责生成跟踪数据记录和算法性能分析报告。