针对煤颗粒筛分过程中因遮挡导致运动分析实测数据缺失的问题，采用了机器视觉方法，成功实现了对运动煤颗粒的检测与遮挡追踪。在实验过程中，研究者搭建了模拟激振实验台，使用高速摄像机采集单个煤颗粒在被遮挡情况下的序列图像。为了确保图像数据的准确性，在MATLAB中使用了引导滤波进行去噪预处理，并应用了混合高斯模型法(GMM)有效提取目标煤颗粒的前景掩码。进一步地，利用卡尔曼滤波器(Kalman Filter)对目标煤颗粒进行了追踪。

为了更好地理解卡尔曼滤波器在MATLAB中的应用，您可以参考以下资源：matlab卡尔曼滤波器、卡尔曼滤波器matlab实例以及卡尔曼滤波器MATLAB编程实现。

实验结果表明，所采用的方法能够有效检测出运动中的煤颗粒，即使在煤颗粒被遮挡的情况下，仍然展示出了较好的追踪鲁棒性。最终，研究获取了煤颗粒运动过程中的形心位置信息，为煤颗