Целью работы является создание системы обработки изображений в параллельном режиме под управлением Apache Hadoop на основе технологии MapReduce, которая скрывает от прикладного программиста детали внутреннего устройства Hadoop и предоставляет простой программный интерфейс для работы с изображением, уже загруженным в память. Основными результатами являются архитектура системы обработки изображений с автоматическим распараллеливанием на основе Hadoop и ее практическая реализация в виде первой очереди комплекса программ. Созданный комплекс программ применен для обработки изображений от системы Particle Image Velocimetry (источник данных проект PIV Challenge). Тестирование комплекса программ на кластере Hadoop из четырех узлов показало почти линейную масштабируемость. Практическое применение возможно в научной сфере (обработка изображений от физических экспериментальных установок, астрономических наблюдений, спутниковых снимков земной поверхности и т.д.), медицине (обработка изображений, получаемых в результате применения высокотехнологичной медтехники) и коммерческих компаниях (анализ данных с камер видеонаблюдения в системах безопасности, в геоинформационных системах и т.п.). Предложенный подход позволяет повысить производительность обработки изображений за счет применения параллельных вычислительных систем и повышает эффективность работы прикладных программистов, позволяя им концентрироваться на алгоритмах обработки изображений, а не на деталях параллельной реализации.
обработка изображений, распределенная файловая система, автоматизация распараллеливания