为了高效地利用飞速增长的海量视频资源，既需要能够快速找到期望的视频的检索技术，也需要能对视频内容进行快速浏览的视频摘要技术。视频摘要的主要应用包括监控类视频重要信息快速浏览、大型网站视频管理等各领域。本文实现了视频摘要的分层提取，主要分为镜头边界检测、关键帧提取、视频摘要快速分层表达和随机浏览。在镜头检测方面，为了提高实时性并且降低复杂性，主要分为三步进行。首先，以分区颜色直方图作为帧图像特征，计算基于双多尺度的帧差曲线，具体表现为在空间上进行分块，在时间上使用不同的间隔，并且分块尺寸和时间步长相匹配。这样既能保证对运动足够的容忍度，又能够保证足够的空间信息。其次，为了避免受到闪光灯和镜头前突然掠过目标等影响，考虑到镜头变化在相邻尺度上的稳定性，在检测切变时使用多个较小步长下的帧差乘积曲线，检测渐变时采用多个较大步长下的帧差乘积曲线，这样既能精确定位，又可以避免突发干扰。最后，使用双阈值进行切变帧和疑似渐变片段的定位，并且使用三角形准则对疑似渐变片段进行验证和精确定位。在关键帧提取方面，综合考虑了帧间内容相似性和时间相关性，设计了利用二次聚类提取关键帧的方案。首先，在第一次聚类中引入时间距离，采用自顶向下的分裂式层次聚类算法，得到镜头内基于灰度模式和时间相关性的一个较细的聚类结果。其次，第二次聚类建立在第一次聚类的基础上，既考虑灰度模式的相似度，又考虑每个聚类对应的时长信息，采用自底向上的凝聚式层次聚类将时间上分离、内容上相似的关键帧聚为一类。在聚类过程中考虑聚类数目和聚类类间类内距离两个聚类结束条件。选择聚类中心最近的点为关键帧。在视频摘要提取方面，在镜头内提取关键帧后，关键帧的数量仍旧很大，对镜头间的关键帧进行凝聚式层次聚类实现关键帧的分层表达。在界面的设计上，使用了树形控件，实现了关键帧的分层表示以及随机浏览。实验结果显示，本次设计具有较强的实用价值。