Nova abordagem para a denoising de imagem usando HIPI

A Reducao do Ruido e a Optimizacao de Recursos em cada nivel da cadeia de abastecimento e um problema dificil de optimizacao, especialmente quando a base de conhecimentos gerada a partir de grandes conjuntos de dados. O Processamento Digital de Imagem e a Ciencia de Dados de Imagem sao areas primordiais onde ocorrem problemas de optimizacao e conjuntos de dados ruidosos devido a mutacao, a incerteza de entrada e a versatilidade da natureza. O Algoritmo de Reducao de Ruido fornece a solucao modulada para problemas de optimizacao relacionados com a industria de processamento de imagem. O trabalho proposto (HIPID: Hadoop Image Processing Interface Denoising) em que as tarefas MapReduce trabalham em calculos In-Situ em que os calculos se deslocam para os dados, o que reduz o tempo de execucao da copia de dados repetidamente. O trabalho pretendido inclui o estudo de sistemas distribuidos, tecnicas de reducao de ruido no processamento de imagens para reduzir o ruido nas imagens atraves de um filtro adaptativo com a optimizacao. Uma abordagem mais orientada aplica-se ao ambiente HIPI para analisar o tempo de execucao, PSNR e MSE das imagens, para alcancar melhores PSNR para saidas visuais qualitativas.