帧间差分法又称作相邻帧差分法。当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之IBM31T1100-TR3间会出现较为明显的差别，前后两帧或三帧图像相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，判断它是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体动。图像序列逐帧差分，相当于对图像序列进行了时域上的高通滤波。

   图12 - 55的几幅图像是用红外热像仪拍摄的视频中的相邻两帧图像，给出了用帧间差法处理的结果。(a)、(b)为某段视频中包含运动目标的相邻两帧灰度图像，(c)为两帧相减后的羞分运算结果。

   图12 -55间差法处理的结果

   这种算法的优点是：算法实现简单，程序设计复杂度低；对光线等场景变化不太敏感，能够适应各种动态环境，稳定性较好。其缺点是不能提取出对象的完整区域，只能提取出边界，而且依赖于选择的帧间时间间隔。

   为了方便更好地理解智能监控的整个过程，以上面的图像为例，简单介绍其后续处理工作。

   对于上面的差分运算结果，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分常称为目标或前景（其他部分成为背景），它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将这些有关区域分离出来，在此基础上才有可能对目标进一步处理，如进行特征提取和测量。