摘要：針對SBD及KFE技術存在特征提取不佳、閾值選取不當、閃光與突變的混淆、攝像機和物體運動的影響、漸變檢測精度不高等諸多問題,本文提出基于雙層滑動窗口的SBD算法和聚類的動態(tài)KFE算法。對于SBD,本文首先采用光流法進行運動補償,接著進行分塊處理并運用SLIC算法生成每幀圖像的超像素;其次,啟動雙層滑動窗口對鏡頭邊界進行雙重檢測,在第一層滑動窗口根據(jù)差值和這兩個閾值的關系確定候選邊界以完成初檢,在第二層滑動窗口依次采用相鄰兩幀直方圖的差值法確認突變位置以及采用隔幀直方圖的差值法確認漸變位置以進一步完成復檢。對于KFE,將鏡頭聚成若干個子鏡頭,然后從每個子鏡頭中選擇熵值最大的幀作為該子鏡頭的關鍵幀。通過6組視頻測試表明,本文SBD算法所得結果的平均查全率、平均查準率、平均綜合指標較文獻[2]和文獻[4]均有提高,具有普遍的適用性,并且對強運動以及閃光燈的干擾有較好的適應性,對應的KFE算法的實現(xiàn)效果也很好,主觀評價很高。