基于K-Means聚类的MATLAB关键帧提取系统

资 源 简 介

本项目实现了优化的K-Means聚类算法，支持多种距离度量和自动/手动K值选择。专为视频关键帧提取设计，可高效处理视频帧分组，提升关键帧提取的准确性与效率。适用于视频分析与计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于K-Means聚类的关键帧提取系统

项目介绍

本项目实现了一个功能完整的K-Means聚类系统，专门针对视频关键帧提取场景进行优化。系统不仅实现了标准的K-Means聚类算法，还集成了多种图像特征提取和数据预处理技术，能够自动将视频帧聚类分组并提取最具代表性的关键帧。通过可视化界面和评估指标，用户可以直观地分析聚类效果和质心分布。

功能特性

• 核心聚类算法：实现标准的K-Means聚类，支持质心迭代优化和自动分组
• 多距离度量：支持欧氏距离、曼哈顿距离等多种相似性计算方式
• 智能K值确定：提供自动（肘部法则、轮廓系数法等）和手动两种模式确定聚类数量
• 图像处理优化：专门针对关键帧提取设计，支持颜色直方图、纹理特征等图像特征向量输入
• 结果可视化：生成聚类分布散点图、质心移动轨迹曲线等直观图表
• 效果评估：提供轮廓系数、组内平方和（SSE）等量化评估指标
• 灵活配置：支持随机初始化或指定初始质心，可调整最大迭代次数等参数

使用方法

数据输入

1. 数值矩阵输入：直接输入M×N维数据矩阵，其中M为样本数量，N为特征维度
2. 图像序列输入：输入视频帧图像集合，系统自动提取特征向量
3. 参数配置：设置聚类数量K、最大迭代次数、距离度量方式等参数

执行流程

1. 选择输入数据模式（数值矩阵或图像序列）
2. 配置聚类参数和初始化方式
3. 执行聚类算法，系统自动记录迭代过程
4. 查看聚类结果和评估报告
5. 生成可视化图表和关键帧索引

输出结果

• 每个样本点的类别归属标签
• 各聚类中心的坐标矩阵
• 质心移动轨迹和收敛情况
• 轮廓系数、SSE等评估指标
• 聚类分布可视化图表
• 每类中最具代表性的关键帧索引

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理模式需要）
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（大型视频处理建议8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据输入解析、参数配置处理、特征提取转换、聚类算法执行、结果评估计算和可视化输出生成。该文件实现了完整的处理流水线，能够根据用户选择的模式自动调用相应的功能组件，完成从数据预处理到结果展示的全流程操作，并提供了统一的错误处理和用户交互接口。