伴随着网络技术和数字视频技术的飞速发展,越来越多信息以视频的方式传输和存储,传统的视频检索方式已经不能满足用户的需要。如何对大量视频数据进行有效的管理和检索逐渐成为视频检索领域研究的热点。镜头边界检测和关键帧提取是其中的两项关键技术。本文的工作重点在于对镜头检测和关键帧提取算法的研究,由于YUV视频格式所具有的亮色分离的优点,适用于图像处理领域,所以本文选取YUV格式的视频为研究对象。论文首先对现有的镜头边界检测算法进行了介绍和总结,并分析其优缺点,针对存在的问题,提出了基于分块的直方图检测算法用于镜头突变检测,同时考虑如何提高阈值的自适应性和去除闪光的影响,以避免误检。对于镜头渐变,结合前人的工作,在对镜头编辑过程分析的基础上,建立数学模型模拟渐变过程,采用线性拟合的方法对渐变进行检测。实验表明,对于镜头突变本文算法可以达到较好的效果;镜头渐变由于所建立模型不能对所有渐变类型进行模拟,还有待改进。为了提高算法的性能,在检测前,加入了中值滤波以降低噪声对视频特征(亮度)提取的影响。然后,在镜头分割的基础上,提出了基于镜头内容变化的关键帧提取算法。以累积帧差代表镜头内容的变化,主要探讨如何根据镜头内容的变化程度来改变提取的关键帧数目及减低关键帧的冗余度。最后,讨论算法的硬件结构及其RTL实现,并对其中关键子模块的设计进行了详细的介绍。