随着计算机网络技术和数字视频技术的发展，视频资源越来越丰富，如何在视频的汪洋大海中选取需要的视频，这就要对视频摘要提出了要求。　　 本文主要研究了视频摘要中的两个技术：镜头边界检测和关键帧提取。镜头边界检测和关键帧提取时视频摘要技术的基础和关键，完整的视频摘要第一步就要时域分割，即完成镜头边界的检测。其次，同一镜头组的视频帧有很大的冗余，不适合用于检索和存储，所以需要提取重点帧，既要消除镜头的冗余，又要很好地代表镜头的主要内容。　　 本文分析目前存在的各种镜头边界检测算法之后，分析了各种视觉特征（各种颜色空间的直方图，主颜色分量）提取方法，同时分析了各种特征向量之间的不相似测度的计算方法。比较了全局阈值、滑动窗口法、聚类法等各种门限的选择方法，将MPEG-7中的推荐使用的颜色布局描述子应用到镜头检测和关键帧提取中，经过对一些视频的测试，对突变检测效果很不错。在渐变过程中，分析了基于twin-comparison和基于高原效应的检测方法，分析了渐变产生的模型。本文将渐变的模型条件放宽，并在此基础上提出了基于一致性测度的三帧检测法。在关键帧提取上，将颜色布局描述子和无监督聚类结合，产生了不错的效果。实验表明，将颜色布局描述子作为视觉特征用于关键帧提取，十分有效，不但取的关键帧很有代表性，而且有较高的压缩比。