随着视频数据的飞速膨胀,如何找到所需的信息,已经成为一个急需解决的问题。本文面向体育视频领域,研究了基于内容的视频分析和检索技术。其目的就是通过对视频内容进行计算机处理、分析和理解,建立结构和索引以方便用户获取,具有重要的理论意义和应用前景。本文以网球比赛视频为对象,主要对下面几个问题进行了讨论,包括镜头边界检测、关键帧选取、特征提取,以及镜头分类、音频类型识别、网球视频感兴趣事件的检测。镜头边界检测是进行视频处理的第一步,本文在总结了现有镜头边界检测方法的基础上,采用了一种基于动态阈值的镜头突变检测算法,实现了对突变镜头的检测;采用一种基于灰度级平均的方法,实现了对渐变镜头的检测。在对每个镜头选取关键帧的基础上,本文提出了一种基于K均值聚类结合关键帧主色率统计的镜头分类算法,完成了对比赛镜头的筛选,并在此基础上,采用一种基于场地颜色的场地类型检测方法,实现了网球比赛场地类型的检测。对于镜头分类得到的比赛镜头,提取出音频流,采用SVM决策树的方法,实现镜头中有意义的音频段的识别。然后,综合音视域的分析结果,实现网球比赛精彩事件的检测。最后,本文以Visual C++6.0和Matlab 7.0为开发平台,实现了一个网球视频自动分析原型系统。实验表明,本文采用的网球视频语义分析算法具有令人满意的效果。