【摘要】：針對Hadoop不直接支持處理海量小圖像文件且不能高效管理這些小文件的問題,為讓開發(fā)者在不了解Hadoop內(nèi)部機(jī)制的情況下開發(fā)處理海量圖像的算法,研究并實(shí)現(xiàn)Hadoop圖像處理框架。制定圖像數(shù)據(jù)在Java開發(fā)語言中的表示,使其適用于MapReduce計算模型;設(shè)計存儲模型高效存儲海量小文件及管理小文件;為讓開發(fā)變得簡單和高效,在框架中,向外提供一個適用于各種圖像處理算法的編程接口,使圖像處理開發(fā)人員在不用了解Hadoop內(nèi)部復(fù)雜細(xì)節(jié)的情況下使用這個框架在海量圖像處理中發(fā)揮杠桿作用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該框架能高效處理海量圖像,有很強(qiáng)的適用性。
[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.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;河源廣工大協(xié)同創(chuàng)新研究院;
【分類號】：TP391.41

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