在MATLAB中，如何实现视频序列的目标检测并应用阈值处理进行实时跟踪？请结合实时跟踪中的形心估计技术提供详细的实现步骤和示例代码。

针对视频序列中的移动目标进行实时检测和跟踪是一个复杂的问题，但在MATLAB中，通过结合阈值处理和形心估计技术，可以有效地实现这一过程。首先，阈值处理是将视频中的帧图像进行分割，以区分背景和前景目标。在MATLAB中，可以使用imbinarize函数或者自适应阈值方法来实现这一分割，比如：

参考资源链接：[MATLAB实现的视频图像处理与目标跟踪算法](https://wenku.csdn.net/doc/21fmb10qb1?spm=1055.2569.3001.10343)

gray = rgb2gray(frame); % 将当前帧转换为灰度图像
bw = imbinarize(gray); % 应用全局阈值二值化

接下来，为了准确定位视频序列中每一帧的目标，可以使用形心估计方法。形心（质心）是一个物体的几何中心，可以通过计算二值图像中连通区域的质心来获得目标的准确位置。在MATLAB中，可以利用regionprops函数来获取形心：

props = regionprops(bw, 'Centroid'); % 计算二值图像中连通区域的属性，包括形心
centroid = props.Centroid; % 获取形心坐标

在实时跟踪过程中，需要不断地读取视频帧，对每一帧进行处理。为了实现快速处理，可以使用MATLAB的视频处理函数和循环结构来逐帧读取视频数据，并进行目标检测和跟踪。此外，还需要利用得到的形心坐标来更新目标的位置，并预测下一帧中目标可能出现的位置。如果遇到目标遮挡或消失的情况，可以引入更高级的算法，如卡尔曼滤波器来预测目标位置。

通过上述步骤，可以在MATLAB中实现对视频序列中移动目标的实时检测和跟踪。具体的代码实现将依赖于视频内容、目标特性以及环境变化等因素，因此需要根据实际情况进行调整和优化。

为了进一步提升对视频监控、机器人视觉、交通管理等领域的目标跟踪技术的理解和应用，可以深入学习《MATLAB实现的视频图像处理与目标跟踪算法》一书。这本书不仅涵盖了实时跟踪的基础知识，还提供了大量实用的案例和高级技术应用，帮助读者全面提升在图像处理和目标跟踪方面的技能。

参考资源链接：[MATLAB实现的视频图像处理与目标跟踪算法](https://wenku.csdn.net/doc/21fmb10qb1?spm=1055.2569.3001.10343)