Nowyj podhod k obescwechiwaniü izobrazhenij s ispol'zowaniem HIPI

Umen'shenie shuma i optimizaciq resursow na kazhdom urowne cepochki postawok - slozhnaq problema optimizacii, osobenno w teh sluchaqh, kogda baza znanij formiruetsq na osnowe bol'shih naborow dannyh. Cifrowaq obrabotka izobrazhenij i Image Data Science qwlqütsq osnownymi oblastqmi, gde woznikaüt problemy optimizacii i zashumlennyh naborow dannyh iz-za mutacii, neopredelennosti whodnyh dannyh i mnogogrannosti prirody. Algoritm shumopodawleniq obespechiwaet moduliruemoe reshenie problem optimizacii, swqzannyh s obrabotkoj izobrazhenij. Predlagaemaq rabota (HIPID: Hadoop Image Processing Interface Denoising), w kotoroj zadachi MapReduce rabotaüt nad wychisleniqmi In-Situ, w kotoryh wychisleniq dwizhutsq k dannym, chto sokraschaet wremq wypolneniq kopirowaniq dannyh snowa i snowa. Cel'ü raboty qwlqetsq izuchenie raspredelennyh sistem, metodow shumopodawleniq w obrabotke izobrazhenij dlq umen'sheniq shuma w izobrazheniqh s pomosch'ü adaptiwnogo fil'tra s optimizaciej. Dalee predlozhennyj podhod primenqetsq k srede HIPI dlq analiza wremeni wypolneniq, PSNR i MSE izobrazhenij, dlq dostizheniq luchshego PSNR dlq kachestwennogo wizual'nogo wywoda.