Histograms là phương pháp phát hiện ranh giới shot phổ biến. Cách đơn giản nhất là tính histogram màu hay mức xám của hai ảnh. Nếu khác biệt về bin giữa hai histogram trên một ngưỡng nào đó thì xuất hiện ranh giới shot. Ueda, Miyatake và Yoshizawa [28] sử dụng tỉ lệ thay đổi histogram màu để tìm ranh giới shot. Nagasaka và Tanaka [15] so sánh nhiều thống kê đơn giản dựa trên histogram màu và mức xám. Họ thu được kết quả tốt nhất bằng cách chia ảnh thành 16 vùng, sử dụng kiểm tra χ2 trên histogram màu của những vùng này, và bỏ đi 8 giá trị khác biệt lớn nhất để giảm tác động của chuyển động đối tượng và nhiễu. Swanberg, Shu, và Jain [27] dùng hiệu số histogram mức xám trong các vùng, đánh trọng số bằng ước lượng khả năng một vùng sẽ thay đổi trong chuỗi video. Phương pháp này hoạt động tốt vì dữ liệu kiểm thử (CNN Headline News) có cấu trúc không gian thông dụng. Tác giả thực hiện phân loại shot đơn giản bằng việc so sánh shot với các dạng đã biết trong cơ sở dữ liệu, ví dụ shot của nhân vật kết nối (anchor person). Nhóm tác giả cũng có thể nhóm shot thành đối tượng mức cao hơn như cảnh và phân đoạn bằng cách so khớp các dạng shot với cấu trúc thời gian đã biết. Zhang, Kankanhalli, và Smoliar [31] so sánh các phương pháp hiệu số điểm ảnh, hiệu số thống kê và nhiều phương pháp histogram khác nhau, và nhận thấy rằng phương pháp histogram giữ cân bằng tốt giữa độ chính xác và tốc độ. Để phát hiện đúng chuyển trạng thái dần dần như wipe và dissolve, nhóm tác giả dùng hai ngưỡng. Nếu hiệu số histogram nằm giữa hai ngưỡng, họ thử đánh dấu đó là bắt đầu của chuỗi chuyển trạng thái dần dần, và những khung hình tiếp theo được so sánh với khung hình đầu
tiên trong chuỗi. Nếu hiệu số vượt quá ngưỡng lớn hơn, chuỗi được đánh dấu là chuyển trạng thái dần dần. Để giảm số thao tác xử lí, nhóm tác giả so sánh các khung hình không liền kề và thực hiện so sánh tỉ mỉ hơn nếu phát hiện một điểm dừng có thể.