随着计算机科学、多媒体技术的飞速发展，彩色视频成为电视以及网络中最受欢迎的媒体形式。在彩色视频中，文字信息（例如新闻标题、旁白、演职员名单等等）包含了丰富的高层语意信息，是多媒体数据中最重要的线索。自动提取出这些文字，通过对它们的识别和分析，可以完成对视频高层语义的索引和检索。 目前的彩色视频文本提取识别，存在以下困难：视频图像的分辨率低，图像质量差，文本的背景复杂，字符的尺寸、位置、颜色和光照变化较大。本文从以上难题入手，对文本定位、文本增强、文本分割及字符识别进行了研究。 在文本定位方面，本文针对彩色视频中文字排列的特点，提出了一种基于Lab颜色空间彩色边缘检测的文本定位方法。该方法简单有效，鲁棒性较高。 在文本增强方面，由于视频文本一般在连续多帧出现，提出了分块多帧增强算法，首先利用有限状态机对文本进行跟踪，然后对连续多帧出现的文本进行分块增强。 在文本分割提取方面，结合数学形态学处理，采用改进的Otsu算法对文本区域进行了精确的文本分割，分割后的文本区域可以直接进行文本识别。 在字符识别方面，介绍了字符识别的基本原理和主要方法，并应用改进的BP算法实现了一种英文及数字的识别。 实验结果表明，本文提出的方法对于中英文的定位、提取同样适用，尤其对于彩色复杂背景下的文本提取、识别的效果改善更加明显。