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Título: A DISTRIBUTED REGION GROWING IMAGE SEGMENTATION BASED ON MAPREDUCE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): PATRICK NIGRI HAPP

Colaborador(es):  RAUL QUEIROZ FEITOSA - Orientador
GILSON ALEXANDRE OSTWALD PEDRO DA COSTA - Coorientador
Número do Conteúdo: 34941
Catalogação:  29/08/2018 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34941@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34941@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34941

Resumo:
Image segmentation is a critical step in image analysis, and generally involves a high computational cost, especially when dealing with large volumes of data. Given the significant increase in the spatial, spectral and temporal resolutions of remote sensing imagery in the last years, current sequential and parallel solutions fail to deliver the expected performance and scalability. This work proposes a distributed image segmentation method, capable of handling very large high-resolution images in an efficient and scalable way. The proposed solution is based on the MapReduce model, which offers a highly scalable and reliable framework for storing and processing massive data in cluster environments and in private and public computing clouds. The proposed method is extendable to any region-growing algorithm and can be adapted to other models. The solution was implemented and validated using the Hadoop platform. Experimental results attest the viability of performing distributed segmentation over the MapReduce model through cloud computing.

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