粒子滤波跟踪算法的matlab代码

以下是一个简单的基于Matlab实现的粒子滤波跟踪算法代码。这个例子是用来跟踪一个运动的目标。

% 初始化
num_particles = 1000;
particles = repmat(struct('x',0,'y',0,'w',0),1,num_particles);
for i=1:num_particles
    particles(i).x = rand*640;
    particles(i).y = rand*480;
    particles(i).w = 1/num_particles;
end

% 读取视频帧
video_file = 'video.avi';
video = VideoReader(video_file);

% 循环处理帧
while hasFrame(video)
    frame = readFrame(video);

    % 计算每个粒子的权重
    for i=1:num_particles
        % 计算粒子在图像上的位置
        x = particles(i).x;
        y = particles(i).y;
        % 计算粒子的颜色直方图
        hist = imhist(rgb2gray(frame(y-4:y+4,x-4:x+4,:)));
        % 计算粒子的权重
        particles(i).w = corr(hist',target_hist');
    end

    % 重采样
    new_particles = repmat(struct('x',0,'y',0,'w',0),1,num_particles);
    for i=1:num_particles
        r = rand;
        c = 0;
        for j=1:num_particles
            c = c + particles(j).w;
            if c >= r
                new_particles(i) = particles(j);
                break;
            end
        end
    end
    particles = new_particles;

    % 移动粒子
    for i=1:num_particles
        particles(i).x = particles(i).x + randn*10;
        particles(i).y = particles(i).y + randn*10;
    end

    % 显示结果
    imshow(frame);
    hold on;
    for i=1:num_particles
        plot(particles(i).x,particles(i).y,'b.');
    end
    hold off;
    drawnow;
end

这个例子中，我们使用一个简单的颜色直方图来描述目标的特征，然后用Pearson相关系数来计算每个粒子与目标的匹配程度。我们使用重采样来避免粒子退化问题，并且在移动粒子时引入了一些随机扰动。