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【24h】

Image filtering with MapReduce in pseudo-distribution mode

机译：用MapReduce在伪分配模式下筛选图像筛选

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The massive volume of video and image data, compels them to be stored in a distributed file system. To process the data stored in the distributed file system, Google proposed a programming model named MapReduce. Existing methods of processing images held in such a distributed file system, requires whole image or a substantial portion of the image to be streamed every time a filter is applied. In this work an image filtering technique using MapReduce programming model is proposed, which only requires the image to be streamed only once. The proposed technique extends for a cascade of image filters with the constrain of a fixed kernel size. To verify the proposed technique for a single filter a median filter is applied on an image with salt and pepper noise. In addition a corner detection algorithm is implemented with the use of a filter cascade. Comparison of the results of noise filtering and corner detection with the corresponding CPU version show the accuracy of the method.
机译：大量的视频和图像数据，迫使它们存储在分布式文件系统中。要处理存储在分布式文件系统中的数据，Google提出了一个名为MapReduce的编程模型。在这种分布式文件系统中保持的处理图像的现有方法，每次应用滤波器时都需要整个图像或大部分图像进行流。在这作用中，提出了使用MapReduce编程模型的图像过滤技术，该技术仅需要只需要一次流式流。所提出的技术延伸用于具有固定内核大小的约束的图像滤波器的级联。为了验证用于单个过滤器的所提出的技术，在具有盐和辣椒噪声的图像上施加中值滤波器。此外，使用过滤器级联实现了角度检测算法。相应CPU版本的噪声滤波和拐角检测结果的比较显示了该方法的准确性。

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