Resumen

El operador Canny se utiliza ampliamente para detectar bordes en las imágenes. Sin embargo, a medida que aumenta el tamaño del conjunto de datos de la imagen, el rendimiento de la detección de bordes del operador Canny disminuye y su tiempo de ejecución se vuelve excesivo. Para mejorar el tiempo de ejecución y el rendimiento de detección de bordes del operador Canny, en este trabajo proponemos un diseño e implementación paralelos para un operador Canny optimizado por Otsu utilizando un modelo de programación paralela MapReduce que se ejecuta en la plataforma Hadoop. El algoritmo Otsu se utiliza para optimizar el umbral dual del operador Canny y mejorar el rendimiento de la detección de bordes, mientras que el modelo de programación paralela MapReduce facilita el procesamiento paralelo del operador Canny para resolver los problemas de velocidad de procesamiento y coste de comunicación que se producen cuando el algoritmo de detección de bordes Canny se aplica a los big data. Para los experimentos, construimos conjuntos de datos de diferentes escalas a partir de la base de datos de imágenes Pascal VOC2012. El algoritmo paralelo de detección de bordes Otsu-Canny propuesto se comporta mejor que otros algoritmos tradicionales de detección de bordes. El enfoque paralelo redujo el tiempo de ejecución en aproximadamente un 67,2% en una arquitectura de clúster Hadoop compuesta por 5 nodos con un conjunto de datos de 60.000 imágenes. En general, nuestro sistema de enfoque acelera el sistema en aproximadamente 3,4 veces al procesar conjuntos de datos a gran escala, lo que demuestra la evidente superioridad de nuestro método. El algoritmo propuesto en este estudio demuestra tanto un mejor rendimiento en la detección de bordes como una mejora en el tiempo.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Neurophysiology
• Palabras claves:operador canny, algoritmo de detección de bordes, rendimiento de la detección de bordes canny, programación paralela mapreduce, modelo de programación paralela, imagen, arquitectura de cluster hadoop, imagen pascal voc2012, problema de coste de comunicaciones
• Keywords:canny operator, edge detection algorithm, edge detection performance, canny edge detection, mapreduce parallel programming, parallel programming model, image, hadoop cluster architecture, pascal voc2012 image, communications cost problem