Canny-operatören används ofta för att upptäcka kanter i bilder. När storleken på bilddatasetet ökar minskar dock Canny-operatörens kapacitet att upptäcka kanter och dess drifttid blir överdriven. För att förbättra runtime och edge detektion prestanda Canny operatör, i detta dokument, föreslår vi en parallell design och genomförande för en Otsu-optimerad Canny operatör med hjälp av en MapReduce parallellprogrammering modell som körs på Hadoop-plattformen. Otsu-algoritmen används för att optimera Canny-operatörens dubbla tröskel och förbättra kantdetekteringsprestandan, medan MapReduce-modellen för parallellprogrammering underlättar parallellbehandling för Canny-operatören för att lösa de problem med processhastighet och kommunikationskostnader som uppstår när Canny edge-detektionsalgoritmen tillämpas på stordata. För experimenten konstruerade vi datauppsättningar av olika skalor från Pascal VOC2012s bilddatabas. Den föreslagna parallella Otsu-Canny edge detektionsalgoritmen presterar bättre än andra traditionella edge detektionsalgoritmer. Den parallella metoden minskade körtiden med cirka 67,2 % på en Hadoop-klusterarkitektur bestående av 5 noder med en datauppsättning på 60 000 bilder. Sammantaget påskyndar vårt tillvägagångssätt systemet med cirka 3,4 gånger vid behandling av storskaliga datauppsättningar, vilket visar den uppenbara överlägsenheten i vår metod. Den föreslagna algoritmen i denna studie visar både bättre kantdetekteringsprestanda och bättre tidsprestanda.
Jianfang m.fl. REF har implementerat en parallell algoritm för bildkantsdetektering baserad på Otsu-Canny Operator på Hadoop-plattformen.
Implementing a Parallel Image Edge Detection Algorithm Based on the Otsu-Canny Operator on the Hadoop Platform
{'venue': 'Computational intelligence and neuroscience', 'journal': 'Computational intelligence and neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}