视频中的镜头边界检测是指识别连续镜头之间的过渡，例如突兀的剪切或淡入淡出等渐进变化。常用的方法包括基于像素的比较、直方图分析和基于特征的技术。这些方法通过分析帧之间的视觉差异来确定何时发生显著变化，从而指示镜头过渡。每种方法的复杂性、准确性和计算成本各不相同，适用于不同的场景。
基于像素的方法比较帧之间的单个像素值。例如，如果两个连续帧之间存在高比例的不同像素（例如，超过预设阈值，如 90%），则可能表明发生了剪切。虽然实现简单，但这种方法对噪声、相机运动或光照变化很敏感。例如，摇摄镜头可能会触发误报，因为尽管没有实际的镜头过渡，但许多像素发生了变化。为了减轻这种情况，开发者通常采用像素块差异平均或运动补偿等技术。然而，基于像素的方法在检测渐进过渡（例如，叠化）方面仍然存在局限性，因为这类变化是在多个帧中逐步发生的。
基于直方图的方法分析帧之间的颜色分布差异。它们不直接比较像素，而是计算每帧的直方图（例如，RGB 或 HSV 颜色空间），并测量直方图之间的距离。较大的距离表明镜头发生了变化。例如，可以通过对直方图向量之间的欧氏距离设置阈值来检测剪切。与基于像素的技术相比，这种方法对运动和光照变化更具鲁棒性，因为直方图捕获的是全局颜色信息而非空间细节。然而，如果两个镜头的颜色分布相似但内容不同（例如，一个红苹果的特写镜头 vs. 一堵红色的墙），则该方法可能失效。开发者通常将直方图分析与时间平滑相结合，以提高渐进过渡检测的准确性。
基于特征的方法使用更高级别的视觉特征，如边缘、纹理或运动向量。例如，边缘检测算法（如 Canny 边缘检测器）可以跟踪帧之间的结构变化。如果边缘发生剧烈移动，则可能表明发生了镜头剪切。基于运动的技术利用光流或压缩视频数据（例如，MPEG 运动向量）来区分相机运动与实际的镜头变化。机器学习模型，例如卷积神经网络 (CNN)，也被用来根据空间和时间模式将帧分类为过渡。例如，在标记视频数据上训练的 CNN 可以学习识别帧序列中的细微线索，从而提高对复杂过渡（如划像或淡入淡出）的检测准确性。这些方法计算量更大，但能提供更高的精度，尤其是在噪声或动态视频内容中。