matlab实现目标跟踪，直接运行

matlab图像去雾。本设计为处理视频下的雾霾。带界面，多算法，有评价指标，播放去雾前后的视频。创新点：雾霾影响行车导航系统，如果这套算法移植于行车记录仪上面，那么开车的时候可以实时清晰看到路况。提高行车安全。

matlab打开所有视频格式的接口,只要电脑能播放,就能逐帧读取

matlab视频图像去雾算法 基于gui界面的，可更改代码，我的博客里也有相关教程

MATLAB视频的火焰识别。matlab，需要具备一定编程基础。

人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备，采用了帧差法和ViBe算法，

基于MATLAB平台的图像去雾处理，配备一个人机交互GUI界面，可以选择局部直方图均衡化，全局直方图均衡化，Retinex算法，通过对比处理前后的图像的直方图，而直方图是一副图像各灰度值在0-256的分布个数的表，信息论已经整明，具有均匀分布直方图的图像，其信息量是最大的。

该课题为基于帧差法的运动车辆目标跟踪，配备一个GUI界面，可实现统计车辆数量，运动轨迹，和统计车辆数量和车流量以及速度等。后期可开发成判断道路是否拥挤等课题。可定制关于违章检测，车辆车型，车标等识别。

本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前景，确定视频中的目标跟踪。在人体行为识别中，运动目标最小长宽比以及连续帧间的加速度来判断人体行为是否

matlab一段关于视频处理的代码，无错误，适合初学者