首页 期刊 气象科技 基于二分K均值聚类算法的数字档案优化 【正文】

基于二分K均值聚类算法的数字档案优化

作者:陈鹏; 程思; 鲍婷婷; 翟伶俐; 王宏斌 中国气象局交通气象重点开放实验室; 南京210008; 江苏省气象信息中心; 南京210009; 福建省泉州市气象局; 泉州362000; 江苏省气象科学研究所; 南京210009
k均值   气象档案   数字化   图像优化  

摘要:精细化预报服务和气象能源开发等需要时间序列长、空间和时间分辨率更高的气象资料,对逐小时资料的需求尤为突出。现存历史气象资料进行数字化扫描之后存在污点、褪色、模糊、字迹洇透等问题,不符合档案归档和服务的要求、同时也造成对图像进行数值提取的难度大大增加,提取结果的准确性也难以保证。本文提出一种基于K均值的图像优化算法,能够快速识别和区分图像背景和数据记录曲线,过滤图像中的噪点,统一数据记录曲线的颜色和粗细。经过优化之后的图像对比度和清晰度明显增加,体积明显缩小,实际应用中发现,经过优化之后的图像节约了存储资源和成本,同时清晰度有明显地提高,结果表明基于K均值的优化方法明显提高了气象数字化档案的质量和应用效果。

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