1.一种基于HSV颜色空间改进的直方图的镜头相似度比较方法，其特征在于：选择在HSV颜色空间下，按照H、S、V分量进行量化，并计算相邻两帧图像直方图的交集，获得直方图相似度，根据直方图相似度初步判断镜头是否发生变化；然后对视频帧非均匀分块，计算比较块内颜色差和亮度差分量，并据此与各个分量的阈值进行比较得到帧间块标记变量，最后将所有帧间块的标记变量加权求和作为帧相似度比较度量的值；这样计算能更好的反映人类视觉对颜色和亮度的感知差异程度；

所述获得直方图相似度具体包括，将视频序列V＝{f1,f2,...,fn}投影到HSV颜色空间上，通过采取非均匀量化HSV空间手段，将色调Hue通道、饱和度Saturation通道和亮度Value通道分别分为8、3、3份，并引入了一维特征矢量以简化颜色特征，最后形成8*3*3＝72bin的一维直方图；而后，利用直方图交集算法，调用公式： Sh(t,t-1),Ss(t,t-1)Sv(t,t-1)分别表示H、S、V三个通道的直方图相似度，S(t,t-1)表示相邻的第t和t-1帧的直方图相似度，mh、ms、mv分别表示H、S、V分量的加权系数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据直方图相似度判断镜头是否发生变化进一步包括，直方图相似度与设定阈值比较，当直方图相似度小于设定阈值时，初步判断镜头发生变化。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据直方图相似度判断镜头是否发生变化，进一步包括，将视频第一帧f1视作第一个镜头,f1也为首镜头的类内中心，并令该镜头bool访问变量Shot.A≡1，用直方图交集算法计算出H、S、V三通道的直方图相似度，并将三通道的直方图相似度进行加权计算得到总的直方图相似度S'，若S'＞T，认为f属于Shot，将f放入Shot内,并重新计算Shot的类内中心为： 同时更新镜头帧长：Shot.len＝Shot.len+1；若S'＜T，则认为f不属于Shot，建立新镜头，将f放入新镜头中，也作为该镜头的类内中心，同时聚类个数加1，并在将前一镜头的bool访问变量置0的同时，令新镜头Shot.A≡1；其中Shot为镜头类内中心，f为当前帧，T为镜头相似度阈值，Shot.len为聚类个数。

4.根据权利要求1-3其中之一所述的方法，其特征在于，将H、S、V三个分量的加权系数mh、ms、mv设定为0.9:0.3:0.1。