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MATLAB红外图像序列粒子滤波目标跟踪算法实现
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资 源 简 介
本MATLAB项目实现了基于粒子滤波的红外目标跟踪算法，通过概率估计目标状态，结合红外图像特征处理，可鲁棒应对尺度变化、遮挡及复杂背景，适用于运动目标的持续跟踪。
详 情 说 明
红外图像序列目标粒子滤波跟踪算法
项目介绍
本项目实现了一个基于粒子滤波的红外目标跟踪算法，专门针对红外图像序列中的运动目标进行鲁棒跟踪。算法通过粒子滤波框架对目标状态进行概率估计，结合红外图像特征处理，能够有效应对目标尺度变化、遮挡和复杂背景干扰。系统包含目标初始化、状态预测、观测更新和重采样等完整流程，并提供可视化跟踪结果展示。功能特性
- 鲁棒跟踪性能：能够有效处理目标尺度变化、部分遮挡和复杂背景干扰
- 红外特征优化：专门针对红外图像的热辐射特征进行优化处理
- 完整跟踪流程：包含目标初始化、状态预测、观测更新和重采样等完整粒子滤波流程
- 多维度输出：提供跟踪轨迹、置信度指标、可视化结果和性能评估报告
- 参数可配置：支持粒子数量、系统噪声、观测模型等关键参数灵活调整
使用方法
输入要求
- 红外图像序列：包含目标运动的连续红外视频帧（.avi/.mp4格式或图像序列）
- 初始目标位置：第一帧中目标的边界框坐标[x,y,width,height]
- 算法参数：粒子数量（默认500）、系统噪声参数、观测模型参数
- 红外特征参数：热辐射特征提取阈值、目标温度分布特征
输出结果
- 跟踪轨迹数据：每帧图像中目标的位置和大小估计[x,y,width,height]
- 跟踪置信度：每帧的粒子权重分布和跟踪可靠性指标
- 实时跟踪可视化：标注跟踪结果的视频文件和处理过程图像
- 性能评估报告：跟踪精度、成功率、处理速度等量化指标
- 粒子状态分布：关键帧的粒子分布可视化图
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- Image Processing Toolbox
- Statistics and Machine Learning Toolbox
- 推荐内存：8GB以上
- 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
文件说明
主程序文件整合了完整的粒子滤波跟踪流程，实现了目标状态初始化、粒子集生成与传播、红外特征提取与观测似然计算、粒子权重更新与重采样、跟踪结果可视化与性能评估等核心功能，是整个系统的调度与控制中心。相 关 资 源
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