基于均值漂移算法的MATLAB目标跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于均值漂移算法的运动目标跟踪系统，支持自动初始化目标模型，通过迭代计算目标与候选区域的相似性，在视频序列中实现鲁棒的目标定位与跟踪。

详 情 说 明

基于均值漂移算法的目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于均值漂移（Mean Shift）算法的运动目标跟踪系统。该系统通过色彩直方图对目标进行特征建模，并利用巴氏系数（Bhattacharyya Coefficient）作为相似性度量，在视频或图像序列中实现鲁棒的单目标跟踪。算法能够自动或手动初始化目标模型，并在后续帧中通过迭代计算快速收敛至目标的新位置，具备一定的抗遮挡和背景干扰能力。

功能特性

• 核心算法：采用经典的均值漂移迭代算法，定位准确，计算效率高。
• 特征建模：使用色彩直方图（如HSV空间色调分量）描述目标外观特征，对目标的形变和非刚性运动具有较好的适应性。
• 相似性度量：基于巴氏系数评估目标模型与候选区域的相似度，驱动跟踪框向目标密度最大的方向漂移。
• 鲁棒性：算法设计具有一定的抗轻微遮挡和背景相似颜色干扰的能力。
• 灵活输入：支持常见的视频文件（.avi, .mp4）和图像序列（.jpg, .png）作为输入源。
• 结果输出：实时显示跟踪效果，并可输出目标轨迹文件及生成跟踪过程视频。

使用方法

1. 准备输入：准备好待跟踪的视频文件或图像序列文件夹。
2. 设置参数：在主运行脚本中指定输入路径、初始目标位置（可通过手动选择矩形框或直接输入坐标设定），并可调整核函数带宽、迭代收敛阈值和最大迭代次数等参数以适应不同场景。
3. 运行程序：执行主程序。系统将在第一帧初始化目标模型，并开始对后续帧进行自动跟踪。
4. 查看结果：程序将逐帧显示带有跟踪框的视频画面。跟踪结束后，目标中心的运动轨迹将以指定格式（.mat或.txt）保存，同时可选择生成完整的跟踪结果视频。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB
• 附加工具包：可能需要 MATLAB 的 Image Processing Toolbox 和 Computer Vision Toolbox 以支持部分视频读写和图像处理函数。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程，其功能包括：读取并解析用户输入的视频或图像序列，提供接口用于在初始帧手动或自动选定跟踪目标区域，调用函数完成目标模型的色彩直方图特征建模，在后续每一帧中执行均值漂移迭代算法以估计目标新位置，实时可视化显示跟踪框和轨迹，以及最终将跟踪结果输出为轨迹文件和视频。