基于二分K均值聚类算法的数字档案优化

• 作者: 王宏斌 程思 翟伶俐 陈鹏 鲍婷婷
• 来源期刊: 气象科技
• 学科: 地球科学
• 关键词: K均值 气象档案 数字化 图像优化
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 应用气象与科学试验
• 页码范围: 1032-1036
• 页数: 5页
• 分类号: P416.2
• 字数: 4937字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19517/j.1671-6345.20180524

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈鹏		15	98	6.0	9.0
3	王宏斌		9	68	4.0	8.0
5	翟伶俐		5	18	2.0	4.0
7	鲍婷婷		14	30	3.0	5.0
11	程思		8	7	1.0	2.0