基于MATLAB的视频动态目标跟踪检测实现方案

一、系统架构设计

视频动态目标跟踪系统包含以下核心模块：

1. 视频输入模块：支持摄像头实时采集或视频文件读取
2. 预处理模块：灰度转换、降噪、光照补偿
3. 目标检测模块：背景建模、运动区域提取
4. 跟踪算法模块：卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习模型
5. 结果输出模块：可视化跟踪轨迹、性能评估

---

二、实现

1. 视频读取与预处理

% 视频读取（支持AVI/MP4/MOV格式）
video = VideoReader('input.mp4');
frame = readFrame(video);

% 灰度化处理（加权平均法）
grayFrame = rgb2gray(frame);

% 降噪处理（中值滤波去椒盐噪声）
denoised = medfilt2(grayFrame, [3 3]);

% 光照补偿（自适应直方图均衡化）
enhanced = adapthisteq(denoised);

2. 目标检测算法

方案A：背景差分法（适合静态背景）

% 背景建模（高斯混合模型）
bgModel = vision.BackgroundSubtractorMOG2('NumMixtures',5,'LearningRate',0.01);

% 前景检测
fgMask = step(bgModel, enhanced);

% 形态学处理（去除噪声）
se = strel('disk',2);
cleanMask = imopen(fgMask, se);

方案B：光流法（适合动态背景）

% 计算稠密光流
[flow, validPts] = opticalFlowLK(enhanced