随着数字媒体、网络通信等信息技术的迅速发展,视频等多媒体技术出现了爆炸性增长。数字视频是一种具有时间及空间三维结构的数据格式,具有数据量大、蕴含信息丰富等特点。因此需要一种灵活有效的方式来对这些多媒体进行管理和检索。传统的视频检索主要是基于关键词的检索,由于需要人工的标注,不仅需要消耗大量的人力和时间,容易受到人工主观的影响,而且文字无法全面地描述视频的内容。基于内容的视频检索是计算机对视频的内容进行自动分析,使得用户可以通过图像等视频内容信息对视频进行检索,因此近年来受到众多研究者的关注。在基于内容的视频检索过程中,镜头边界检测和视频关键帧提取是必要的关键步骤,视频镜头是视频检索的基本单元。本文利用基于预处理的方法进行视频边界检测,首先利用自适应的阈值选取出可能包含视频边界的候选段,在候选段中检测镜头边界时首先检测镜头边界起始帧,之后立即检测切变镜头,如果检测到切变,则此次检测过程结束;如果没有检测到切变,则需要检测渐变镜头。相比传统方法中需要对候选段分别进行切变和渐变的检测,本文算法能够有效减少镜头检测所需的时间。基于内容的视频检索最终是对图像的检索,视频关键帧是代表视频镜头内容的关键图像,本文利用基于时间顺序的镜头聚类,避免了传统的聚类算法的缺点,将镜头内的帧序列分成若干个类簇,每个类簇中的视频帧语义相似,利用图像熵所代表的图像信息量,从每个类簇中选择出一帧可以代表子镜头类的关键帧,进而利用所有子镜头类的关键帧集合作为视频镜头的关键帧。最后本文针对不同的视频进行了实验,实验证明利用基于预处理的视频镜头边界检测方法能够有效地分割镜头,基于时间顺序的聚类算法可以有效的提取视频关键帧。