Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование»
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование», 2012, выпуск 13, страницы 109–118 (Mi vyuru73)  

Программирование

Система обработки изображений с автоматическим распараллеливанием на основе MapReduce

А. В. Созыкин, М. Л. Гольдштейн

Институт математики и механики УрО РАН (г. Екатеринбург, Российская Федерация)
Список литературы:
Аннотация: Целью работы является создание системы обработки изображений в параллельном режиме под управлением Apache Hadoop на основе технологии MapReduce, которая скрывает от прикладного программиста детали внутреннего устройства Hadoop и предоставляет простой программный интерфейс для работы с изображением, уже загруженным в память.
Основными результатами являются архитектура системы обработки изображений с автоматическим распараллеливанием на основе Hadoop и ее практическая реализация в виде первой очереди комплекса программ. Созданный комплекс программ применен для обработки изображений от системы Particle Image Velocimetry (источник данных – проект PIV Challenge). Тестирование комплекса программ на кластере Hadoop из четырех узлов показало почти линейную масштабируемость.
Практическое применение возможно в научной сфере (обработка изображений от физических экспериментальных установок, астрономических наблюдений, спутниковых снимков земной поверхности и т.д.), медицине (обработка изображений, получаемых в результате применения высокотехнологичной медтехники) и коммерческих компаниях (анализ данных с камер видеонаблюдения в системах безопасности, в геоинформационных системах и т.п.).
Предложенный подход позволяет повысить производительность обработки изображений за счет применения параллельных вычислительных систем и повышает эффективность работы прикладных программистов, позволяя им концентрироваться на алгоритмах обработки изображений, а не на деталях параллельной реализации.
Ключевые слова: обработка изображений, MapReduce, Hadoop, распределенная файловая система, автоматизация распараллеливания.
Поступила в редакцию: 08.06.2012
Тип публикации: Статья
УДК: 004.932
MSC: 65Y05
Образец цитирования: А. В. Созыкин, М. Л. Гольдштейн, “Система обработки изображений с автоматическим распараллеливанием на основе MapReduce”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 2012, № 13, 109–118
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{SozGol12}
\by А.~В.~Созыкин, М.~Л.~Гольдштейн
\paper Система обработки изображений с автоматическим распараллеливанием на основе MapReduce
\jour Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование
\yr 2012
\issue 13
\pages 109--118
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vyuru73}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyuru73
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyuru/y2012/i13/p109
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:753
    PDF полного текста:143
    Список литературы:41
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024