如今，观看体育节目已经成为现代人生活娱乐的一种主要方式。随着体育视频节目的飞速膨胀，如何帮助用户找到他们钟意的比赛或比赛的精彩片断，成为一个急需解决的问题。本文面向体育视频领域，以羽毛球和网球视频为研究对象，对基于内容的视频检索过程进行了讨论，目的是通过对视频内容进行计算机处理、分析和理解，建立目录和索引，方便用户获取信息。本文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，并研究了一个羽毛球和网球比赛视频的分类方法。镜头边界检测是进行视频处理的第一步，本文在总结了解压缩域和压缩域现有镜头边界检测方法的基础上，在解压缩域内提出了一种改进的基于时空切片的镜头边界检测算法，完成了对突变和滑变镜头的检测。在压缩域内，本文研究了一种基于宏块信息的镜头边界检测算法，实现了阈值的自动选取和镜头转换点的准确定位。视频处理的第二步是关键帧选取和特征提取，本文采用基于帧间差异的方法来选取镜头中的关键帧，并将颜色、纹理等特征作为分类依据，运用基于球树的分类算法，实现比赛镜头与非比赛镜头的分类。针对羽毛球和网球比赛视频的分类问题，本文结合领域知识，通过提取场地主颜色、圆柱距离、形态学等手段，从比赛镜头的关键帧中分割出了比赛场地，并提取了场地线特征，最后完成了对两类视频的分类。最后，本文用Matlab实现了上述算法。实验结果表明，改进的镜头边界检测算法具有更高的准确性和效率。球树分类模型不仅实现了镜头分类，更有利于提高视频检索的效率，此外，利用场地线特征来分类羽毛球和网球视频也能达到令人满意的效果。