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题名基于二分K均值聚类算法的数字档案优化
被引量：4
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作者
陈鹏
程思
鲍婷婷
翟伶俐
王宏斌
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机构
中国气象局交通气象重点开放实验室
江苏省气象信息中心
福建省泉州市气象局
江苏省气象科学研究所
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出处
《气象科技》
2019年第6期1032-1036,共5页
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基金
江苏省气象重点科研项目（基金编号：KZ201701）资助
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文摘
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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关键词
K均值
气象档案
数字化
图像优化
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Keywords
K-mean
weather archives
archives scanning
image optim ization
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分类号
P416.2
[天文地球—大气科学及气象学]
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