随着视频应用的日益广泛,视频的数据量也在不断增加,对这些视频数据必须进行有效的管理、组织才能对其进行更好的分析和利用。但对视频进行有效的管理和利用却是一件非常困难的工作,因此就出现了对基于内容的视频检索方法的研究,其中视频镜头边界检测、关键帧的抽取、视觉特征的提取和标准化描述是对视频进行基于内容检索的基础。 本文研究了视频镜头边界检测的原理以及相关的传统算法,并在此基础上,结合传统算法的优点,针对突变和快速溶解变换的特点,分别提出了改进的视频镜头突变检测和视频镜头快速溶解变换检测的有效算法。论文中详细的研究了本文算法提出的理论依据及其算法思想和算法流程。 本文利用OpenCV在VC6.0的环境下完成了算法的程序实现。该程序能够自动的完成视频镜头边界检测(包括突变的检测和渐变中的快速溶解变换检测)、关键帧的抽取以及一些静态视频特征(视觉特征)的提取。最终的实验结果表明：本文提出的视频突变镜头边界检测算法在结合灰度差和直方图的特征,加入自适应阈值后,其自动检测突变镜头边界的性能得到了很大的提高；本文提出的视频快速溶解镜头边界检测算法在使用匹配误差和有限状态机后,对不同的视频其检出率都是比较高的。