Die Rauschunterdr�ckung und Optimierung von Ressourcen auf jeder Ebene der Lieferkette ist ein schwieriges Optimierungsproblem, vor allem, wenn die Wissensbasis aus gro�en Datens�tzen generiert wird. Digitale Bildverarbeitung und Bilddatenwissenschaft sind die Hauptbereiche, in denen Optimierungsprobleme und verrauschte Datens�tze aufgrund von Mutation, der Unsicherheit der Eingaben und der Vielseitigkeit der Natur auftreten. Der Rauschunterdr�ckungsalgorithmus bietet eine modulare L�sung f�r ...
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Die Rauschunterdr�ckung und Optimierung von Ressourcen auf jeder Ebene der Lieferkette ist ein schwieriges Optimierungsproblem, vor allem, wenn die Wissensbasis aus gro�en Datens�tzen generiert wird. Digitale Bildverarbeitung und Bilddatenwissenschaft sind die Hauptbereiche, in denen Optimierungsprobleme und verrauschte Datens�tze aufgrund von Mutation, der Unsicherheit der Eingaben und der Vielseitigkeit der Natur auftreten. Der Rauschunterdr�ckungsalgorithmus bietet eine modulare L�sung f�r Optimierungsprobleme in der Bildverarbeitungsindustrie. Die vorgeschlagene Arbeit (HIPID: Hadoop Image Processing Interface Denoising), bei der MapReduce-Aufgaben mit In-Situ-Berechnungen arbeiten, bei denen sich die Berechnungen in Richtung der Daten bewegen, was die Ausf�hrungszeit des wiederholten Kopierens von Daten reduziert. Die beabsichtigte Arbeit umfasst die Untersuchung von verteilten Systemen, Rauschunterdr�ckungstechniken in der Bildverarbeitung, um das Rauschen in Bildern durch einen adaptiven Filter mit der Optimierung zu reduzieren. Au�erdem wird der Ansatz auf die HIPI-Umgebung angewendet, um die Ausf�hrungszeit, den PSNR und den MSE von Bildern zu analysieren, um einen besseren PSNR-Wert f�r qualitative visuelle Ergebnisse zu erreichen.
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