在機(jī)器視覺中實(shí)現(xiàn)光照變化下的目標(biāo)跟蹤，可以采取以下方法：

1. 選擇適合的跟蹤算法：

可以考慮使用基于顏色特征的目標(biāo)跟蹤算法，但需注意，這種算法在光照變化較大的場景下效果可能相對較差。需要結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景和光照變化程度來選擇和調(diào)整算法參數(shù)。

光流法（Optical Flow）是一種有效的目標(biāo)跟蹤方法，它根據(jù)圖像序列中相鄰像素之間的運(yùn)動(dòng)信息來估計(jì)目標(biāo)對象在不同時(shí)刻的像素位置，對光照變化有一定的魯棒性。

2. 結(jié)合多種特征進(jìn)行跟蹤：

除了顏色特征外，還可以結(jié)合形狀、紋理等其他特征進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，以提高算法在光照變化下的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

使用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）等特征提取算法，這些算法對光照、尺度等變化具有較好的不變性，能夠增強(qiáng)目標(biāo)跟蹤的魯棒性。

3. 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法：

機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如K-最近鄰（KNN）、支持向量機(jī)（SVM）等，可以通過學(xué)習(xí)目標(biāo)的特征來進(jìn)行跟蹤，對光照變化有一定的適應(yīng)性。

深度學(xué)習(xí)方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動(dòng)提取目標(biāo)的深層特征，對光照變化具有較強(qiáng)的魯棒性和泛化能力。通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，可以實(shí)現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的目標(biāo)跟蹤。

4. 實(shí)時(shí)調(diào)整和優(yōu)化算法參數(shù)：

在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)光照變化的情況實(shí)時(shí)調(diào)整和優(yōu)化跟蹤算法的參數(shù)，以提高跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

可以使用卡爾曼濾波等預(yù)測算法來預(yù)測目標(biāo)在下一幀中的位置，從而減小光照變化對跟蹤結(jié)果的影響。

5. 利用硬件輔助：

如果條件允許，可以使用深度攝像頭等硬件來獲取目標(biāo)的深度信息，結(jié)合圖像信息進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，這樣可以進(jìn)一步提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性。

通過選擇適合的跟蹤算法、結(jié)合多種特征進(jìn)行跟蹤、應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法、實(shí)時(shí)調(diào)整和優(yōu)化算法參數(shù)以及利用硬件輔助等方法，可以在機(jī)器視覺中實(shí)現(xiàn)光照變化下的目標(biāo)跟蹤。