伴随着信息时代的来临,多媒体视频数据与日剧增,已经成为各类信息系统的主要数据来源。然而由于视频本身所具有的线性和非结构化数据形式,如何对海量视频搜索出用户感兴趣的视频片段已成为一大挑战。视频检索的研究正好适应了这种需求。视频结构化索引和检索以影片视频为研究对象,通过对视频内容进行计算机处理、分析和理解,将视频数据结构化,建立视频针对镜头和场景的目录以及索引,并建立视频数据库,针对用户输入的查询条件进行图像和视频片段的检索,方便用户获取所需要的信息。视频结构化索引和检索采用基于颜色特征和运动特征相结合的方法,提取镜头的关键帧集合,组建视频结构化各逻辑层次的特征库,为视频索引和检索提供基础。首先,对视频逻辑分层,使视频内容视频结构化,其中包括量化HSV颜色空间主要数据模块,利用直方图交集法快速的检测镜头切分并提取镜头边界;对多种关键帧提取算法进行比较研究,给出了一种新的基于内容分析和运动特征相结合的关键帧提取算法;对基于滑动窗口的镜头聚类算法进行研究,实现基于双向滑动窗口的镜头的聚类。其次,建立基于视频的颜色特征库、视频的镜头关键帧集合库,创建整部视频关于场景、镜头、帧的目录索引,方便用户浏览视频,并实现同一部视频中的场景、镜头、帧的相似性查找。最后,针对不同类型的查询镜头和关键帧代表帧以及目录索引进行了检索测试,并进行了试验结果的分析比较,测试分析表明视频结构化索引和检索所采用算法均达到预期效果。