在機器視覺中實現(xiàn)光照變化下的目標跟蹤，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。需要結合實際應用場景和光照變化程度來選擇和調整算法參數(shù)。

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

2. 結合多種特征進行跟蹤：

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

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，能夠增強目標跟蹤的魯棒性。

3. 應用機器學習和深度學習方法：

機器學習方法，如K-最近鄰（KNN）、支持向量機（SVM）等，可以通過學習目標的特征來進行跟蹤，對光照變化有一定的適應性。

深度學習方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），能夠自動提取目標的深層特征，對光照變化具有較強的魯棒性和泛化能力。通過訓練深度學習模型，可以實現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的目標跟蹤。

4. 實時調整和優(yōu)化算法參數(shù)：

在實際應用中，需要根據(jù)光照變化的情況實時調整和優(yōu)化跟蹤算法的參數(shù)，以提高跟蹤的準確性和穩(wěn)定性。

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

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的深度信息，結合圖像信息進行目標跟蹤，這樣可以進一步提高跟蹤的準確性和魯棒性。

通過選擇適合的跟蹤算法、結合多種特征進行跟蹤、應用機器學習和深度學習方法、實時調整和優(yōu)化算法參數(shù)以及利用硬件輔助等方法，可以在機器視覺中實現(xiàn)光照變化下的目標跟蹤。