本研究提出一种基于帧间差分技术的视频目标检测算法，通过分析连续帧之间的差异来识别并跟踪视频中的移动物体。这种方法在资源限制环境下仍能实现高效的目标检测。
帧间差法是视频处理领域常用的一种运动目标检测技术，在实时监控或运动分析等方面具有广泛应用价值。通过比较连续两帧图像之间的差异可以获取到其中的动态变化信息，进而提取出视频中的移动物体。由于Matlab具备强大的数值计算和数据可视化功能，因此非常适合用于实现这种算法。
该方法的基本原理是对比相邻两幅图像间的像素值差异来识别运动目标的位置与范围。具体而言，在前后帧中如果某个位置处的像素值发生了显著变化，则可以推测此处可能存在移动物体，并通过差分运算量化这一变化情况（如绝对差、平方差或加权平均等）。在Matlab环境中，利用矩阵操作能够方便地实现这些计算过程。
以下是使用帧间差法进行视频目标检测的主要步骤：
1. **读取视频**：借助`VideoReader`函数从文件中逐帧加载图像数据。
2. **执行像素级的差异运算**：对连续两幅图象实施减法操作，以识别出它们之间的变动情况。例如通过公式 `frame_diff = abs(frame1 - frame2)` 来获得两个相邻帧间的像素差值矩阵`frame_diff`。
3. **阈值处理**：设置一个合适的阙值来过滤掉那些未超出该范围的差异点，并将超过此限值的位置标记为目标区域。这可以通过简单的比较和赋值操作实现，例如 `(frame_diff > threshold) * 255` 可以创建出二进制掩模 `target_mask`。
4. **目标提取**：利用上一步生成的目标掩码来裁剪原始图像或绘制轮廓图，从而精确地确定运动物体的位置和形状。可以使用诸如 `imfill`, `regionprops` 等函数进一步处理这些区域以获取更多详细信息（如面积、周长等）。
5. **结果显示**：最后可以通过调用Matlab的绘图命令(`imshow`)或视频输出接口 (`videoWriter`) 来展示检测结果。
该方法在背景稳定且光照条件一致的情况下表现良好，但对于快速移动物体或者复杂多变环境下的效果可能较差。为了提高准确性，可以考虑结合其他技术手段如背景建模、光流分析等来增强其适应性。
5星
