基于MATLAB的K-均值聚类关键帧提取与分析系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于K-均值聚类的关键帧提取，支持视频帧或图像序列加载、颜色与纹理特征提取及聚类分析，能够高效识别并可视化代表性关键帧，适用于视频摘要与内容分析。

详 情 说 明

基于K-均值聚类的关键帧提取与分析系统

项目介绍

本项目利用K-均值聚类算法对图像序列进行智能分析，自动识别并提取能够代表视频内容变化的关键帧。系统通过将视觉内容相似的视频帧自动归为一类，并从每个类别中选取最具代表性的帧作为关键帧，实现对视频内容的有效概括与摘要。

功能特性

• 多格式输入支持：兼容MP4、AVI等常见视频格式及JPEG、PNG等图像序列
• 灵活特征提取：提供多种图像特征提取方法（颜色直方图、纹理特征等）
• 智能聚类分析：应用K-均值算法自动划分图像类别
• 关键帧自动选择：从每个聚类中选取最接近聚类中心的代表性帧
• 结果可视化展示：直观展示聚类分析结果和关键帧选择效果
• 聚类质量评估：提供聚类内距离平方和（WCSS）等评估指标

使用方法

1. 准备输入数据：准备需要分析的视频文件或图像序列
2. 设置参数：指定聚类数量K值，根据需要调整特征提取方法、最大迭代次数等参数
3. 运行分析：执行主程序开始关键帧提取分析
4. 查看结果：系统将输出关键帧集合、聚类结果可视化及质量评估数据

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 足够的内存以处理视频帧数据（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的完整工作流程，包括视频帧或图像序列的读取与预处理、多种图像特征的提取与计算、K-均值聚类算法的执行与优化、关键帧的自动选择与提取、分析结果的可视化展示以及聚类质量的评估指标计算。该文件作为系统的核心控制模块，协调各个功能模块协同工作，完成从数据输入到结果输出的全过程处理。