MATLAB实现的卡尔曼滤波视频目标跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用卡尔曼滤波算法实现视频序列中运动目标的实时跟踪与轨迹预测。系统通过状态估计和校正有效处理目标运动，降低噪声干扰，支持单目标跟踪并具备轨迹可视化功能，提高跟踪稳定性。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的视频序列帧图像目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个针对视频序列中运动目标的实时跟踪与轨迹预测系统。核心方法是利用卡尔曼滤波算法对目标的位置状态进行最优估计与校正，有效处理帧间运动，显著降低噪声干扰，提升长时间跟踪的鲁棒性和稳定性。系统支持从视频文件或图像序列中读取数据，完成单目标跟踪，并提供轨迹可视化与误差分析等多种输出。

功能特性

• 多格式输入支持：可读取AVI、MP4等标准视频文件，或由JPG/PNG图像组成的序列文件夹。
• 卡尔曼滤波跟踪：采用卡尔曼滤波器对目标运动进行状态预测与测量校正，平衡运动模型与观测值。
• 轨迹可视化：在原始视频帧上叠加绘制目标跟踪框与连续的运动轨迹，直观展示跟踪效果。
• 误差分析与性能评估：计算跟踪误差统计量，绘制卡尔曼滤波增益、状态估计收敛过程等曲线，量化跟踪性能。
• 结果数据导出：支持将跟踪轨迹数据、分析报告和结果视频以CSV、TXT、AVI等多种格式导出。

使用方法

1. 准备输入数据：确保拥有包含清晰运动目标的视频文件或图像序列。
2. 配置参数：根据具体应用场景，设置或调整初始目标位置、运动模型参数以及过程与观测噪声协方差矩阵。
3. 运行主程序：执行主脚本，系统将自动完成目标检测、跟踪、可视化和分析全过程。
4. 查看与导出结果：程序运行结束后，可在界面查看可视化结果，并选择导出跟踪数据、分析报告和视频文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox (部分功能依赖)
• 硬件建议：建议配备足够内存以确保处理高分辨率视频时的流畅性。

文件说明

主程序脚本整合了系统的核心工作流程，具体实现了以下功能：系统初始化与参数配置、视频或图像序列的读取与预处理、基于卡尔曼滤波算法的目标状态预测与更新循环、跟踪框与运动轨迹的实时绘制与叠加、跟踪误差的计算与性能指标的生成，以及最终结果数据的格式化输出。