随着计算机图形学和网络技术的发展,大量视频动画被制作并在互联网上传播。关键帧是一段视频中包含重要视频内容的一组离散的帧序列。基于关键帧的视频摘要技术被广泛应用于网络视频检索和高效动画渲染中。同时,关键帧的选取算法也在近年来成为在理论和应用方面都有着重要意义的研究课题。本文首先给出度量两帧之间内容信息差异的测度定义,并将其应用到关键帧选取算法中。作为图像的基本特征,本文应用像素颜色值及其分布情况来表示图像的内容信息并计算两幅图像之间的差异。应用像素颜色均值、高阶距以及两幅图像颜色分布的相关系数,本文给出一种基于颜色统计量的帧间内容信息距离测度。同时,应用直方图统计像素颜色的分布情况,并应用信息熵理论,给出一种基于两幅图像颜色分布的联合熵和互信息的帧间内容信息距离测度,和另一种基于相关熵的距离测度。本文给出一种以最大化关键帧对原始视频内容信息表现程度为目标的关键帧选取算法。其基本思想是从将全部帧都看作关键帧这一极端情况下,逐帧删除将使得视频内容信息丢失程度最小的帧,最终得到关键帧。关键帧的选取数量与原始视频无关,完全取决于用户的需求并且不需要设定参数。算法在选取关键帧同时得到关键帧所代表的帧段落的边界帧。在不同类型不同长度的视频在不同的关键帧选取数量下,实验结果表明该算法得到的关键帧能较好地表现原始视频的内容,表达程度优于另外两种关键帧选取方法。本文给出了一种基于时间顺序的关键帧可视化表示方法。时间顺序下的可视化表示方法清晰直观的显示原始视频的帧分段情况并通过交互显示各段的关键帧。同时,本文给出两种非时间顺序的关键帧可视化表示方法:探索方式和引导方式。探索方式下,相邻给出的关键帧的内容相差程度很大,使用户跳跃式的了解视频内容,从而吸引注意力并激发兴趣。引导方式下,相邻给出的关键帧的内容相差程度很小,使用户渐进式了解视频内容。在不同应用需求下,两种方式有各自有其应用价值。最后本文给出基于探索和引导方式的交互式的可视化表示模型。