随着信息技术与计算科学的蓬勃发展,视频数据在人们的日常生活中扮演愈加重要的角色。在多样的视频数据中,如何快速地浏览、查询用户所需的内容给视频摘要技术带来了重大挑战,因此,有关视频摘要技术的研究已经成为图像处理中热点问题之一。在现存的视频摘要技术中,镜头边界检测和关键帧的提取是两个较为重要的分支。针对算法中存在的不足,本文提出了相应的改进策略。全文主要内容如下:1.首先,本文主要阐述了视频摘要技术研究的背景、现状以及存在的问题。同时概括性的介绍了图像的全局和局部特征。此外,本文还综述了近些年来有关镜头边界检测和关键帧的提取技术的研究现状以及在相关领域中的应用。2.其次,在镜头的边界检测中,运动信息往往造成严重的干扰,影响图像检测的准确性。针对此类镜头检测存在的问题,本文提出一种基于光流的镜头检测算法。通过光流检测得到视频内的运动信息,并提出一种相应的量化校正方法,以提高连续性检测的准确性,获取候选镜头边界。对于突变和渐变类镜头,由于难以依靠单一模式进行类型检测,本文采用多特征进行镜头边界的逐类识别。通过对多类镜头的测试视频集进行仿真实验,结果表明提出的镜头边界检测算法有效地提高了查准和查全率。3.最后,在关键帧提取技术中,某些聚类算法需要获取先验类别数,增加了算法的局限性。同时,多数关键帧提取算法对于海量视频复杂度较高。因此,本文提出一种映射联合聚类的视频关键帧选择算法。利用视频帧的相似关系,将视频中的各帧映射到二维空间中相对应的点,通过点的聚类查找到各类别中心,并依据映射关系从原视频中挑选关键帧集合。通过对视频数据集进行仿真实验,结果表明提出的算法具有较好的查准和查全率。