[en] A DISTRIBUTED REGION GROWING IMAGE SEGMENTATION BASED ON MAPREDUCE

[pt] SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS DISTRIBUÍDA BASEADA EM MAPREDUCE

[pt] PATRICK NIGRI HAPP

[pt] SENSORIAMENTO REMOTO

[pt] SEGMENTACAO DE IMAGENS

[pt] COMPUTACAO EM NUVEM

[pt] ANALISE DE IMAGENS

[pt] PROCESSAMENTO DISTRIBUIDO

[en] REMOTE SENSING

[en] IMAGE SEGMENTATION

[en] IMAGE ANALYSIS

[en] DISTRIBUTED COMPUTING

[pt] A Segmentação de imagens representa uma etapa fundamental na análise de imagens e geralmente envolve um alto custo computacional, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados. Devido ao significativo aumento nas resoluções espaciais, espectrais e temporais das imagens de sensoriamento remoto nos últimos anos, as soluções sequenciais e paralelas atualmente empregadas não conseguem alcançar os níveis de desempenho e escalabilidade esperados. Este trabalho propõe um método de segmentação de imagens distribuída capaz de lidar, de forma escalável e eficiente, com imagens grandes de altíssima resolução. A solução proposta é baseada no modelo MapReduce, que oferece uma estrutura altamente escalável e confiável para armazenar e processar dados muito grandes em ambientes de computação em clusters e, em particular, também para nuvens privadas e comerciais. O método proposto é extensível a qualquer algoritmo de crescimento de regiões podendo também ser adaptado para outros modelos. A solução foi implementada e validada usando a plataforma Hadoop. Os resultados experimentais comprovam a viabilidade de realizar a segmentação distribuída sobre o modelo MapReduce por intermédio da computação na nuvem.

[en] 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.

RAUL QUEIROZ FEITOSA

GILSON ALEXANDRE OSTWALD PEDRO DA COSTA

RAUL QUEIROZ FEITOSA

BRUNO FEIJO

SIDNEI PACIORNIK

GILSON ALEXANDRE OSTWALD PEDRO DA COSTA

CRISTIANA BENTES

RICARDO FARIAS

2018-08-29

2015-08-27

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34941@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34941@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34941