MATLAB实现单目视觉下Meanshift-Kalman融合单目标跟踪算法

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一个单目视觉单目标跟踪系统，融合Meanshift算法和Kalman滤波器。系统在HSV颜色空间通过Meanshift进行目标定位，并利用Kalman滤波预测运动轨迹，有效提升复杂场景下的跟踪鲁棒性和准确性。

详 情 说 明

基于单目视觉的Meanshift-Kalman融合单目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个单目视觉环境下的单目标跟踪系统，通过结合Meanshift算法的精确颜色定位能力和Kalman滤波器的运动预测优势，构建了一个鲁棒性强、准确性高的跟踪解决方案。系统能够有效处理目标遮挡、快速运动等复杂场景，并提供实时的跟踪反馈。

功能特性

• 实时目标初始化与特征提取：支持摄像头或视频文件的实时输入，提供手动框选和自动初始化方式
• Meanshift精确定位：在HSV颜色空间提取目标直方图特征，通过均值漂移算法实现目标定位
• Kalman运动预测：建立目标运动模型，预测运动轨迹并滤波降噪
• 自适应融合策略：根据跟踪置信度动态调整Meanshift和Kalman的权重系数
• 鲁棒性机制：包含目标丢失检测、重新搜索和状态恢复功能
• 可视化与数据分析：实时显示跟踪结果，输出轨迹数据和性能指标

使用方法

1. 输入设置：选择视频源（摄像头或视频文件），配置视频参数
2. 目标初始化：在首帧手动或自动框选待跟踪目标区域
3. 参数配置：设置算法参数（带宽、迭代次数、噪声协方差等）
4. 运行跟踪：启动系统，实时观察跟踪效果
5. 结果输出：保存跟踪视频、轨迹数据和性能统计报告

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 图像工具包：Image Processing Toolbox
• 硬件建议：支持USB接口的摄像头（用于实时采集）
• 内存要求：≥4GB RAM（根据视频分辨率调整）

文件说明

主程序集成了系统的完整工作流程，实现了视频流初始化、目标特征建模、双算法协同跟踪、状态判断与可视化输出等核心功能。具体包括视频输入接口的管理、初始目标区域的处理、颜色概率分布的计算、卡尔曼滤波器状态的维护、跟踪框位置的确定与优化，以及实时显示界面的生成与更新。