详细介绍并分析帧序列分解技术中的基于帧间差分法的使用差分强度的顺序，使用差分强度阈值和使用局部最大值这三种提取关键帧方法的原理和优缺点，并重点分析基于帧间差分中的使用局部最大值的方法

帧序列分解是视频处理中常用的技术，其目的是将视频分解成关键帧和非关键帧。其中，关键帧是视频中最具有代表性的帧，能够代表该视频的内容和特征，而非关键帧则是相对于关键帧而言的其他帧。常用的帧序列分解方法包括基于帧间差分法和基于运动估计法等。

1. 基于帧间差分法

帧间差分法是一种基于像素值变化的方法，它通过计算相邻帧之间的像素值差异来检测视频中的运动变化。在此基础上，可以使用差分强度、差分强度阈值和局部最大值等方法来提取关键帧。

在使用差分强度的顺序方法中，首先计算相邻帧之间的像素值差异，然后按照差分强度从大到小的顺序排列，选择差异最大的帧作为关键帧。这种方法的优点是简单易行，易于实现，但是缺点是可能会忽略一些关键帧，因为它只考虑了差异最大的帧。

在使用差分强度阈值的方法中，先计算相邻帧之间的像素值差异，然后根据预设的阈值来确定哪些帧是关键帧。这种方法的优点是可以控制关键帧的数量，但是缺点是对于不同的视频，需要设置不同的阈值才能达到最佳效果。

在使用局部最大值的方法中，先计算相邻帧之间的像素值差异，然后在差异强度图像中寻找局部最大值点（也就是差异最大的点）。这种方法的优点是能够准确地找到关键帧，但是缺点是计算量大，复杂度高。

2. 基于运动估计法

在基于运动估计法中，首先进行帧间运动估计，然后根据运动矢量的大小和方向来判断哪些帧是关键帧。这种方法的优点是能够准确地找到关键帧，但是缺点是计算量大，复杂度高，而且对于运动剧烈的视频效果不佳。

综上所述，基于帧间差分法的使用局部最大值的方法是一种较为优秀的帧序列分解方法，它能够准确地找到关键帧，并且不需要预设阈值，适用于不同视频的处理。但是需要注意的是，该方法的计算量大，需要提高算法的效率。