基于二分K均值聚类算法的数字档案优化

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。