视频由于其同时包含图像、声音、字幕信息,已经成为了越来越受欢迎的信息载体。而随着数字视频数量的飞速增长和人们对于数字视频内容质量要求的不断提高,数字视频处理与数字视频管理技术成为了研究的热点,针对这种需求,本文在数字视频处理与管理系统框架内重点研究数字视频修复、分层视频分析及其数据库管理的若干问题。首先,在数字视频处理模块,为了解决视频处理技术中对于视频中图像大块缺损难以修复的问题,本文提出了一种有结构引导的置信度传播算法,它是一种由粗到精的算法,它被建模为一种新颖的基于样本的结构信息估计模块和BP的联结。这种方法的基本思想在于我们可以利用基于样本的方法先大致恢复出缺损区域的结构信息,然后再根据粗略恢复出的图像用BP方法来进行图像结构和纹理的进一步优化。这种方法有两方面的优点:1)它取得了很好的纹理和结构填补结果。2)它的计算复杂度远远低于普通的BP算法。其次,在数字视频管理模块,我们采用了基于视频—镜头—关键帧—视频摘要的分层视频数据管理方法。对于镜头检测问题,我们提出了一种新的基于多特征的镜头边缘检测算法,对于常见的三种镜头边缘类型进行分通道的检测。这种算法利用结构和颜色特征各自的优点很好的避免了一般单一特征镜头边缘检测算法对于光照的突变和物体的运动抗干扰性弱的缺点,并且最后取得了较高的检测准确率。对于关键帧提取问题,针对目前关键帧提取算法的高计算复杂度和对于广泛视频内容缺乏自适应性的缺点,本文提出一种新的基于动态规划的自适应关键帧提取算法,这种方法把关键帧提取问题建模为一个可以用动态规划算法求解的全局优化问题。首先建立二值的帧差矩阵来表示低维特征空间中帧与帧之间的相似性度量,然后使用动态规划算法分割帧差矩阵从而提取出关键帧。该算法具有低计算复杂度和对于视频内容的自适应性,而且保持了关键帧的时间顺序,同时可以十分方便的根据需要调节关键帧的数目。最后,在系统最后的数据库管理中,考虑到嵌入式设备的广泛应用,为了使我们的系统得到可跨平台的数据库系统支持,我们着重论述了数据库跨平台应用问题。我们详细分析了一款常用的数据库SQLite3的系统结构和操作系统层的实现原理,并且基于这些分析最后提出了详细的SQLite3的跨平台移植方案,从而使我们的视频处理与管理系统能够在不同的平台上得到更广泛的应用。