随着信息化技术的蓬勃发展,人们每天都会获得大量的多媒体信息,如何有效而快速地检索、存储这些信息,给传统的数据检索以及数据存储技术提出了极大挑战。在多媒体数字视频中,新闻是一类具有特殊结构特性的视频数据,具有重要的应用和研究价值。其主题式字幕通常能够反映一整段新闻故事单元的主要语义内容,这不但对新闻视频分割提供了一个分段依据,更为新闻视频索引以及结构化存储提供了大量语义标签,因此在新闻视频检索领域字幕提取占有重要的地位。由于新闻视频中的字幕信息常常嵌在变化复杂的背景中,同时新闻视频必须经过数字化和有损压缩编码,使其重建图像分辨率有所下降,这均会干扰新闻视频中的字幕提取的准确性。本文通过分析了新闻字幕的纹理特征,提出一种新的特征组合,其可以有效地实现镜头切换帧中的文字块与非文字块的辨别。识别算法中共选取20个识别特征,其中包括四个不同偏移量下的灰度共生阵提取的对比度、相关以及熵共12个;由图像小波变换LH子带和HL子带提取系数方差和系数直方图方差共4个;边缘强度图中提取的四个方向的边缘强度比特征共4个。在分类器的选择上,本文通过比较多种分类算法,选择了SVM进行文字块与非文字块的分类,通过对特征和分类器的大量试验,结果表明从特征选择到分类器的选择都是合理而有效的。另一方面,考虑到各电视台通常选用不同的颜色区分主题式字幕与采访式字幕,本文提出一种基于K均值聚类的方法,通过计算各类与标准主题式字幕的颜色距离,进行这两类字幕的辨别。最后,运用了包括形态学滤波和投影直方图等后处理技术进行字幕区域的精确定位以及对字幕内容的增强,为后续的OCR字幕内容识别做好了基础。