视频处理作为一个在计算机视觉领域以及视频图像算法中的重要课题,也是信息流和视频媒体的一个新兴的研究热点。而视频镜头切割作为视频处理的第一步,是随后对视频进行复杂处理的基础,目标是能够准确且高效地对视频镜头进行切割,得到预期结果。在众多镜头分割算法中,直方图法是一种被广泛使用的算法,本文主要对该算法做深入的分析和研究。与现有镜头分割算法相比,基于传统直方图值差的镜头分割算法稳定性较高,计算代价较小,且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点,广泛地应用于图像处理的各个领域,但直方图计算具有非常大的计算量,同时视频解码过程所占CPU资源较多,导致整个系统处理效率不高,加上传统直方图有一定误差性,造成了算法准确性低的缺点。因此,改进直方图算法以进一步提高镜头切割效果具有十分重要的意义。本文对直方图算法做了一系列优化的研究,主要的工作和贡献如下:1、详细介绍了镜头切割技术以及GPU相关技术,对现有的切割算法进行了综述,分析各个算法的优缺点,并在此基础上重点研究了直方图算法;2、针对算法准确性的不足,基于研究现状提出一种改进的直方图算法。该方法参考现有研究文献资料提出的HSV算法,将传统算法中使用的RGB色彩空间替换为HSV色彩空间,且在此基础上自定义直方柱数量,并使用卡方距离以及滑窗统计等方法来计算直方图,减少统计过程中产生的误差。通过进行对比实验和分析,表明改进算法在较大程度上减少直方图计算的误差,提高了算法的准确性;3、针对算法性能的缺点,提出一种改进的基于GPU优化的镜头切割算法,其中包括GPU视频解码和GPU计算直方图两部分优化方法。第一部分优化利用GPU解码高清视频,降低解码所占用的CPU资源,加速解码过程;第二部分优化利用GPU强大的计算能力和内存带宽,将计算密集部分的工作负载转移到GPU,对大量基础的图片直方图计算进行加速,充分发挥了GPU并行计算的能力。最后,通过进行对比实验,结果表明,改进算法可以充分利用机器资源,有效地提高算法性能。本文提供基于直方图计算的稳定的视频镜头切割算法,并通过研究CUDA编程框架优化算法效率,实现并行加速,高效稳定地实现目标。