1、隨著數(shù)字存儲技術和多媒體技術的發(fā)展，對海量的音視頻資料進行存儲、管理、檢索和再利用成了擺在人們面前一個嚴峻的課題。媒體資產(chǎn)管理系統(tǒng)中的智能化檢索技術克服了傳統(tǒng)文本檢索的缺陷，成為當前的一個研究熱點。本文從媒體資產(chǎn)管理系統(tǒng)對智能化檢索的要求出發(fā)，系統(tǒng)的研究了數(shù)字圖像底層特征提取、視頻鏡頭切割、關鍵幀提取、視頻場景合成(視頻鏡頭聚類)以及基于模糊集的模糊聚類分析等方面的內(nèi)容。 對于視頻鏡頭切割，本文采用了基于全局的直方圖的方法。在視

2、頻鏡頭分割的基礎上，需要對鏡頭抽取關鍵幀來表征視頻鏡頭。常見的關鍵幀的選取算法，有的選取的關鍵幀的數(shù)目固定，不能完全反映視頻鏡頭內(nèi)容的變化；有的則存在關鍵幀選取過多的缺點。本文利用信息論中熵的含義，設計了一種基于圖像灰度熵的關鍵幀提取算法，試驗證明該算法能夠克服傳統(tǒng)的基于內(nèi)容分析的關鍵幀提取算法中存在的關鍵幀提取過多的缺點，同時又能根據(jù)鏡頭內(nèi)容的變化保留合適數(shù)目的關鍵幀。 關鍵幀僅僅反映了一個鏡頭的內(nèi)容。單個的視頻鏡頭往往不能完