随着多媒体技术的发展,视频已成为一种重要的信息载体,视频检索成为一种新的需求。而当前大多数视频检索方法仍基于关键字检索,这种检索方式需要人为定义关键字,既浪费人力也具有主观性,因此基于内容的视频检索技术应运而生。新闻视频作为一种重要的信息传媒可以让人们快速地了解当今世界的各种事件,人们对其的检索需求更加广泛和个性化。同时因为视频是无结构化的数据信息,对其进行描述较一。为困难,而新闻视频有其固有的特点,所以新闻视频检索技术成为目前研究的热点之针对上述需求并基于“角点保留图像重要特征的同时有效地减少信息的数据量”的特点,本文从3个方面研究角点检测技术在新闻视频检索中的应用。首先,在基于颜色直方图的镜头边界检测算法中加入角点个数信息,以防止颜色直方图结构相似但内容不同的漏检情况。其次,提出了在灰度颜色空间运用角点检测技术来识别标题字幕帧,并通过一定的规则提取合理的标题字幕帧组成新闻视频摘要。最后,在主题字幕帧识别的基础上进一步进行研究,通过对角点进行DBSCAN聚类确定文字区域的准确位置,并对主题字幕进行一些图像处理以增强OCR的识别准确度。实验结果表明：首先,对于颜色直方图结构相似但内容不同的两个连续镜头,本文改进的镜头分割算法在一定程度上减少了该种镜头边缘漏检的情况。其次,运用本文算法提取的新闻视频摘要在内容上可以很好的概括每段小新闻的主要思想并且提取的关键帧个数比较合理。最后,本文提出的文字区域提取算法较基于边缘的提取算法由于检测粒度不同,在性能上有了较大提高,并且经过本文提出的字幕处理后,文字识别效果更加理想。