由于网络技术和视频相关技术的飞速发展,数字视频已经成为多媒体领域检索和利用最为广泛的信息。为了有效地使用视频信息,视频结构化研究成为人们研究的重要课题。视频的结构化需要两方面的技术,视频分割技术和视频重组技术。 本文在分析数字视频特点的基础上,结合与视频相关的国际标准,确定了视频分割的模型。在传统的基于直方图的视频镜头检测方法基础上,通过降低分辨率和提取主色特征等方法,在保证准确率的前提下降低算法的复杂度;将基于八邻域内色差值的纹理提取方法用于镜头检测,以避免共生矩阵计算量过大的问题。在此基础上提出综合多种特征检测镜头的方法,达到提高算法准确率的目的。采用改进的双阈值法和基于模型的方法进行渐变镜头的检测,根据运动向量的变化检测摄像机的运动状态。 论文针对视频重组的两个基本问题:视频拼接组合方案和重组方案的描述展开研究。视频重组方案由视频单元、特效操作和拼接方式共同构成。为了增强重组方案的可读性,将其符号化,并利用XML描述重组表达式,以增强重组方案的可扩展性。 在文章最后给出视频重组的实现技术。通过镜头的自动聚类实现场景的提取,计算镜头的相似性,将相似度高的镜头聚类成场景。最后分析了基于Web的视频重用系统的功能和结构。