针对视频镜头边缘检测准确率低的问题,提出了一种新的基于多特征的视频镜头检测算法.首先按时序读取多帧图像,并转换为灰度图;进一步将帧图像均匀分块,计算每个图像块的平均梯度,构造视频动态纹理;比较相邻帧视频动态纹理的相关性及两帧SIFT特征的匹配程度,根据匹配结果得出预检测结果;接下来与步长低于人眼刷新频率的下一帧动态纹理及SIFT特征相比较,得到最终的结果.通过对多组不同类型的视频数据进行实验,均能取得较高的召回率和准确率.该文算法对结构较复杂的渐变镜头进行检测,也能取得较高的检测准确率和召回率.