Hadoop平台下海量图像处理实现

发布时间：2019-05-17 21:57

【摘要】：针对Hadoop不直接支持处理海量小图像文件且不能高效管理这些小文件的问题,为让开发者在不了解Hadoop内部机制的情况下开发处理海量图像的算法,研究并实现Hadoop图像处理框架。制定图像数据在Java开发语言中的表示,使其适用于MapReduce计算模型;设计存储模型高效存储海量小文件及管理小文件;为让开发变得简单和高效,在框架中,向外提供一个适用于各种图像处理算法的编程接口,使图像处理开发人员在不用了解Hadoop内部复杂细节的情况下使用这个框架在海量图像处理中发挥杠杆作用。实验结果表明,该框架能高效处理海量图像,有很强的适用性。
[Abstract]:In order to solve the problem that Hadoop does not directly support the processing of massive small image files and can not manage these small files efficiently, in order to enable developers to develop algorithms for processing massive images without understanding the internal mechanism of Hadoop, the Hadoop image processing framework is studied and implemented. The representation of image data in Java development language is made to be suitable for MapReduce computing model, and the storage model is designed to store large amounts of small files and manage them efficiently. In order to make the development simple and efficient, in the framework, it provides a programming interface suitable for various image processing algorithms. Image processing developers use this framework to leverage massive image processing without having to understand the complex details of Hadoop. The experimental results show that the framework can deal with massive images efficiently and has strong applicability.
【作者单位】： 广东工业大学计算机学院;河源广工大协同创新研究院;
【分类号】：TP391.41

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