氣象傳真圖是能夠反映一定區(qū)域內(nèi)的天氣情況的圖。海上航行的船舶可以通過(guò)氣象傳真圖了解航區(qū)更多、更大范圍的天氣演變過(guò)程,掌握航區(qū)已發(fā)生和將要發(fā)生的天氣和海洋情況,保障海上活動(dòng)安全。但氣象傳真圖是位圖形式的,不僅占據(jù)較大存儲(chǔ)空間,還不利于處理和疊加顯示,限制了其應(yīng)用的廣度和深度。因此,很多學(xué)者致力于氣象傳真圖的矢量化研究。氣象傳真圖主要包括經(jīng)緯線、海岸線、等壓線、鋒線、以及標(biāo)注字符等氣象信息。本文主要對(duì)已有的等壓線周圍標(biāo)注字符識(shí)別算法進(jìn)行改進(jìn),提高識(shí)別率以及運(yùn)行速度,并對(duì)鋒線的提取識(shí)別及矢量化算法進(jìn)行研究。首先是對(duì)等壓線周圍標(biāo)注字符的識(shí)別算法進(jìn)行改進(jìn),主要包括標(biāo)注字符的初步提取,利用字符投影特性將待識(shí)別區(qū)域進(jìn)行字符檢測(cè)與分割,利用重心點(diǎn)形狀上下文對(duì)字符識(shí)別。由于標(biāo)注字符受字符變形或等壓線等干擾線條的影響,字符檢測(cè)與分割時(shí),需要根據(jù)已找到的分割點(diǎn)預(yù)測(cè)可能的分割點(diǎn)位置,檢測(cè)是否為分割點(diǎn)。最后是對(duì)鋒線提取識(shí)別算法進(jìn)行研究,主要包括鋒線線條的初步提取、基于α-β濾波器原理的線條跟蹤算法研究、基于輪廓跟蹤的方法去除干擾線條、基于模板匹配的鋒線標(biāo)識(shí)識(shí)別、利用鋒線線條與鋒線標(biāo)識(shí)的關(guān)系對(duì)識(shí)別錯(cuò)誤的鋒線標(biāo)識(shí)進(jìn)行糾正。由于鋒線上有鋒線標(biāo)識(shí),不能進(jìn)行線條細(xì)化,跟蹤時(shí)采用了質(zhì)心法確定鋒線線條中心,并利用線條走向和斷點(diǎn)距離進(jìn)行斷線連接。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文中采取的算法提高了等壓線周圍標(biāo)注字符的識(shí)別效果,可以較好的實(shí)現(xiàn)鋒線識(shí)別及矢量化。
【學(xué)位單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：P413
【部分圖文】：

圖３．８像素點(diǎn)丟失ＴＴＣ意圖逡逑

是一個(gè)字符，則巧鄰谷值點(diǎn)之間的寬度在一定范圍，范圍為３？７，但字符＇ｒ除逡逑夕ｈ。字符＇ｒ?qū)挾葹椋睬矣羞B續(xù)的谷值點(diǎn)。但由于干擾或字符變形等原因相鄰谷逡逑值點(diǎn)之間可能有多個(gè)字符，如圖３．９所示。雖然相鄰字符之間的投影值不再為０，逡逑但其投影值還是很小，大多數(shù)情況為１，因此可Ｗ根據(jù)相鄰谷值點(diǎn)之間的寬度判斷逡逑字符個(gè)數(shù)，預(yù)測(cè)谷值點(diǎn)位置并判斷，如果是谷值點(diǎn)，將其投影值置０；如果沒(méi)有找逡逑至ＩＪ，則在預(yù)測(cè)的谷值點(diǎn)位置及兩側(cè)尋找投影值小于等于３的極小值點(diǎn)，將其設(shè)為逡逑谷值點(diǎn)。邐？逡逑１５邐．邐．邐．邐１邐１５邐■邐■邐＇邐＇邐逡逑０邐５邐．邐１０邐１５邐２１邐０邐５邋栜邋１．５．邐２０邐２５逡逑％邋－％逡逑巧邐＇邐＇邐邋１０邋邐Ｔ——．邐＇邐逡逑０邐２０邐３０邐０邐１０邋傅。２Ｄ邐３０逡逑圖３．９投影圖逡逑Ｆｉｇ．３．９邋Ｔｈｅ邋ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ邋ｍａｐ逡逑（５）

逑—邐．邋圖３．１４是標(biāo)注字符提取結(jié)果，腳圖是氣象傳真圖的一部分，0））圖是用本文算逡逑法的識(shí)別結(jié)果，似圖是文獻(xiàn)［４８］的算法識(shí)別結(jié)果。（ａ）圖所代表的氣象傳真圖有１８逡逑個(gè)標(biāo)注字符串，本文算法提取出１８?jìng)�(gè)，其中１６個(gè)識(shí)別正確，左下角的＇１５ＫＴ＇逡逑和最上邊的＇１５ＫＴ，識(shí)別錯(cuò)誤，正確率為８８．９％，文獻(xiàn)［４８］中的算法提取出１７個(gè)逡逑？邐標(biāo)注字符串，其中１３個(gè)正確，正確率為７７．８％。逡逑統(tǒng)計(jì)２０張氣象傳真圖的識(shí)別結(jié)果，標(biāo)注字符串個(gè)數(shù)總共為４２３個(gè)，正確識(shí)別逡逑３６３個(gè)，字符串正確率為８５．８％。單個(gè)字符一共１６４８?jìng)�(gè)，正確識(shí)別１５２５個(gè)，字符逡逑正確率為％．５％。而原算法標(biāo)注字符串的正確率為８２．８％，字符正確率為９０．３％。逡逑正確率提高

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 顧洋,王慶林,徐立新;基于Wiener濾波,K-L變換和BP網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字識(shí)別[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào);2002年01期

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本文編號(hào)：2813032