基於粒子濾波和幀差法的目標跟蹤matlab模擬

简简单单做算法發表於2024-08-15
Matlab

1.演算法執行效果圖預覽

(完整程式執行後無水印)

原重取樣方法：

改進重取樣方法：

2.演算法執行軟體版本

matlab2013b

3.部分核心程式

（完整版程式碼包含詳細中文註釋和操作步驟影片）

for Frm = 15:Num_Frame-15
    %獲得每一幀影像
    PIX_each_frame = read(PIX,Frm);
    if  Frm > 1
        if Samples == 1
           %粒子重取樣
           X1 = func_Particle_Resample(X1,STATE1);
        else   
           %粒子改進後的重取樣模組
           X1 = func_Particle_advance_Resample(X1,STATE1);
        end
        %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        %更新粒子
        X2       = func_Particle_Updata(Para_Updata,X_pos,X_vec,X2);
        %計算狀態
        STATE2   = func_likelihood(X_rgb,Target,X2(1:2,:),PIX_each_frame);
        %粒子重取樣
        X2       = func_Particle_Resample(X2,STATE2);       
 
        
        %跟蹤效果顯示
        figure(1);
        image(PIX_each_frame)
        if Samples == 1
           STR = ['(原重取樣)粒子跟蹤效果',num2str(Frm)];
        else
           STR = ['(改進重取樣)粒子跟蹤效果',num2str(Frm)];
        end
        title(STR)
        hold on
        plot(X2(2,:),X2(1,:),'g.');
        hold on
        plot(X1(2,:),X1(1,:),'g.');
        hold off
        drawnow;
    end
end
10_023m

　　

4.演算法理論概述

粒子濾波與幀差法結合的目標跟蹤技術是一種既利用了運動估計的直觀性，又融合了機率統計框架靈活性的現代視覺跟蹤策略。這種方法在處理複雜背景、遮擋、光照變化等挑戰性場景時表現出較好的魯棒性和準確性。

4.1 幀差法

幀差法是一種簡單而有效的方法，用於從影片序列中檢測動態目標。其基本思想是透過比較連續兩幀之間的差異，從而識別出移動的物件。具體步驟如下：

4.2 粒子濾波

粒子濾波是一種基於蒙特卡洛方法的機率濾波器，用於解決非線性、非高斯問題下的狀態估計問題。在目標跟蹤中，粒子濾波透過一組隨機取樣的“粒子”來近似目標的狀態分佈，並透過不斷更新和重新取樣這些粒子來跟蹤目標狀態。

4.3 粒子濾波與幀差法的結合

在實際應用中，幀差法產生的運動區域Bt​可以作為粒子濾波器觀測模型的一部分，即在更新權重時，利用運動區域內的資訊來指導粒子的權重分配。具體地，可以將觀測機率p(zt​∣x)設計為與運動區域的交集度量相關，例如，如果粒子位置對應的影像區域與運動區域有大量重疊，則該粒子的觀測機率較大，反之較小。這樣，粒子濾波不僅考慮了目標的運動模型，還利用了幀間差異直接提供的運動線索，提高了在複雜場景下的跟蹤效能。

整個演算法的流程如下所示：

相關文章