MATLAB图像处理：简化粒子运动轨迹追踪系统

资 源 简 介

该MATLAB项目实现轻量级粒子追踪，通过图像预处理、粒子检测、轨迹关联和运动分析，自动识别并追踪微观粒子轨迹，适用于物理实验与生物细胞运动研究。

详 情 说 明

基于图像处理的简化粒子运动轨迹追踪系统

项目介绍

本项目是一个使用MATLAB实现的轻量级粒子追踪系统。它能够从视频序列或图像帧中自动识别并追踪微观粒子（如物理实验中的示踪粒子或生物细胞）的运动轨迹。系统针对粒子数量适中、运动相对平滑的简单场景进行了优化，通过四个核心模块——图像预处理、粒子检测、轨迹关联和运动分析——完成从原始图像到运动参数提取的全流程，适用于科研与教学中的粒子运动规律分析。

功能特性

• 自动识别与追踪：自动检测视频或图像序列中的粒子，并关联形成连续的运动轨迹。
• 多格式输入支持：支持常见的视频格式（如avi、mp4）和图像序列（如tiff格式）。
• 参数化配置：通过外部配置文件灵活设置粒子大小、追踪搜索半径、帧率等关键参数。
• 区域兴趣（ROI）分析：支持指定ROI区域，只分析特定范围内的粒子运动。
• 全面的结果输出：

* 可视化轨迹动画：生成叠加在原图像上的粒子运动轨迹动画。 * 详细轨迹数据：输出包含每个粒子位置、速度、位移等参数的文本文件。 * 群体统计报告：计算并输出平均速度、扩散系数等整体运动特征。 * 追踪性能评估：提供追踪成功率、轨迹连续性等质量评估指标。

使用方法

1. 准备输入文件：将待分析的视频文件或图像序列文件夹置于项目数据目录下。
2. 配置参数：编辑params.config文件，根据粒子大小和运动特性设置检测与追踪参数（如minParticleSize, maxParticleSize, trackingRadius等）。
3. （可选）定义ROI：如需限定分析区域，可准备ROI定义文件。
4. 运行主程序：在MATLAB命令窗口中运行main.m脚本。
5. 获取结果：程序执行完毕后，结果将保存在指定的输出目录中，包括轨迹动画、数据文件和统计报告。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2018a或更高版本。
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox。
• 硬件建议：无特殊要求，但处理高分辨率或长序列视频时建议配备足够内存。

文件说明

主程序文件作为系统的控制核心，负责整体流程的调度与执行。它依次调用各个功能模块，具体包括：读取用户提供的参数配置文件并完成初始化；加载输入的视频或图像序列数据；对图像进行预处理以增强粒子信噪比；基于连通区域分析检测并定位每一帧中的粒子；运用最近邻算法将不同帧中的粒子点关联起来，形成完整的运动轨迹；计算各粒子的运动学参数并进行群体统计分析；最终生成轨迹可视化动画、输出轨迹数据文件及统计报告。