Büyük dikgen görüntülerin örülmesi işleminin eşle/indirge tabanlı büyük veri mimarilerine uyarlanması
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Yapılan çalışmada, büyük görüntülerin işlenebilmesine yönelik olarakgerçekleştirilen çalışmalar derinlemesine incelenerek, büyük boyutlardaki dikgen ikiresmin birleştirilmesi işleminin Hadoop Eşle/İndirge modeline uygun olarakuygulanması için geliştirilen algoritma ve sonuçlar sunulmuştur. Sunulan çalışmada,Hadoop Eşle/İndirge yaklaşımının metinsel veriler ile işlem gerçekleştirmesi nedeniile resimler öncellikle bitmap formatına ardından `0` ve `255` değerlerinden oluşanstring formatına dönüştürülerek HDFS üzerine metin olarak kaydedilmiştir.Resimlerin metinsel formatta HDFS üzerinden okunarak map fonksiyonuna girdiolarak verilmesi ile hesaplamalar gerçekleştirilmiştir. Görüntü birleştirme işlemi ikiresmin birbiri üzerinde her üst üste çakışma durumunun göz önünde bulundurulmasıile en büyük eşleşmeyi sağlayan indeksin referans alınması sonucugerçekleştirilmiştir. Verilerin giderek büyümesi ile büyük boyutlu resimlerinişlenmesindeki performansın iyileştirilmesine yönelik duyulan ihtiyaç HadoopEşle/İndirge modelinin kullanılması ile giderilmeye çalışılmıştır. Yapılan çalışmada,büyük dikgen görüntülerin örülebilmesine yönelik mimari sunulmaktadır ve pikselbazlı resim görüntülerinin bitmap haritasının çıkarılıp kodlanmasıyla büyük parçagörüntülerden nesne çıkarımı için altyapı gerçekleştirilmeye çalışılmıştır. In this study, the processing of large images has been analyzed in detail. Algorithmand results are presented in order to stitch two large orthogonal images in accordancewith Hadoop MapReduce framework. In the presented work, the images are firstconverted to bitmaps and then to string format with values of `0` and `255` andrecorded as text on HDFS because of the Hadoop MapReduce approach toprocessing textual data. Images are read in textual format via HDFS and given asinput to the map function. The image stitching operation is performed by taking thereference of the index which provides the greatest match as a result of considering allpossible overlapping situations on two images. It is aimed to improve theperformance of processing large images with increasing data by using the HadoopMapReduce framework. The infrastructure for image extraction of large size imageshas been realized by encoding as bitmaps of the pixel based image.
Collections