最优距离聚类和特征融合表达的关键帧提取

为了提高视频关键帧提取的质量和效率,提出一种基于最优距离聚类和特征融合表达的视频关键帧提取算法。在视频帧间差异性分析基础上,寻找并确定最优帧间距离阈值,采用无监督聚类算法对帧间距离进行聚类,获得类别数目最优的类图像集;计算图像的颜色复杂度和信息熵并融合,按照类中图像特征值"平均"的思想提取类代表帧,组成视频关键帧。对4个监测视频进行实验,结果显示:该算法提取关键帧的平均保真度为96.72%、平均压缩率为96.42%,运行时间也较短,与两种典型的基于聚类的关键帧提取方法相比,在相同的压缩率情况下,算法保真度大幅度提高,而运行时间较小或相当。该算法解决了无监督聚类对阈值的依赖性问题,兼顾了视频中运动目标变化和环境异常两种情况,具有良好的性能和适应性。