关键帧提取技术是基于内容视频检索的基础。针对压缩视频序列提出一种基于镜头的关键帧提取改进算法。其核心是根据压缩视频序列的编码特点，只需要对其进行部分解码，利用I帧信息的直流分量信息构造DC缩微图，并结合图像帧不同区域DC信息的重要程度差异进行相似性度量，进而实现关键帧提取。实验证明，该算法较之传统算法，在查全率和检索时间两项指标上均有显著改善，尤其适用于新闻纪录片、电影片等局部运动较为剧烈的视频序列。

为了保护数据隐私，私密图像在上传到云服务器之前需要进行加密，然而，加密会导致传统的图像特征无法提取，进而给图像检索带来困难。针对密文图像的检索问题，提出了一种云环境下JPEG图像的安全检索方法：数据拥有者部分解码JPEG码流得到图像的DCT（discrete cosine transform）系数，对系数进行置乱加密然后生成密文图像并上传到云服务器；云服务器在图像密文上提取DC系数差分特征以及LBP（local binary patterns）特征，通过比较图像的特征向量之间的距离来确定图像的相似度，最后返回相似图像。该方法不仅减少了计算复杂度，而且使得数据拥有者与云服务器之间的交互次数尽可能地减少，同时，与其他几种目前有代表性的方法相比，具有更好的安全性和检索准确度，能实现对JPEG图像安全高效的检索。最后基于该方法做了简单的仿真系统，进一步验证了该方法的有效性。

基于核聚类的H.264压缩域的运动对象分割方法.pdf

为了与图像压缩标准ＪＰＥＧ２０００相适应，提出了两种可直接在ＪＰＥＧ２０００压缩域内进行信息隐藏的方法，分别采用ＪＰＥＧ２０００编码过程和解码过程进行实现。它们既支持无损压缩，也适用于有损压缩，从而具有较广的适用范围。实验结果表明这两种实现方法具有较好的不可见性和压缩性。