在这个多媒体时代,视频处理技术已发展成为计算机学科的一个重要研究领域。视频镜头检测是提取视频结构化分析的一种重要手段,也是数字视频处理的首要操作,其准确性对后续视频处理的效果具有很大的影响。常见的视频镜头边界有突变和渐变(淡入、淡出、溶解、扫换)两种类型。和突变转换相比,渐变转换具有持续时间长,变化缓慢的特点,检测难度相对较大。此外,视频内容常会受到各种外部因素的影响,比如说噪音、文字插入、logo插入等等,所有这些因素的存在,都为镜头边界检测增加了难度。本文的主要目标是研究并设计有效的镜头边界检测算法,以提高视频中的突变转换以及渐变转换的检测性能,为视频图像的分析处理提供技术基础。论文主要的研究内容及贡献包括以下两个部分:(1)提出了一种基于模糊颜色分布图(FCDC)的视频镜头边界检测算法。算法通过模糊颜色分布图提取视频帧的颜色特征,然后借助滑动窗口,通过比较不同视频帧之间的颜色变化模式,提取突变转换和渐变转换特征。通过实验可以看出,和现有的一些研究成果相比,该方法对镜头边界检测具有比较好的实验结果。(2)提出了一种基于视频跟踪的视频镜头边界检测算法。通过对上述所提出的算法及其实验结果进行分析,发现算法仍旧存在有待完善之处,于是基于视频跟踪思路,对上述视频镜头边界检测算法进行了进一步改进。算法将图像颜色特征与视频跟踪相结合,减少视频对象以及摄像机快速移动对渐变检测的影响,同时在突变转换的检测过程中引入二分折半查找方式,以提高检测效率。另外,算法考虑了彩色视频序列和黑白视频序列同时存在于视频中的情况,提出了差异化阈值法,有效扩展了算法的适用性。通过实验结果可以看出,算法虽然增加了视频跟踪这个计算量,但提升了突变检测以及渐变检测的覆盖率。