Bøker av Nidhi Sharma

A Redução do Ruído e a Optimização de Recursos em cada nível da cadeia de abastecimento é um problema difícil de optimização, especialmente quando a base de conhecimentos gerada a partir de grandes conjuntos de dados. O Processamento Digital de Imagem e a Ciência de Dados de Imagem são áreas primordiais onde ocorrem problemas de optimização e conjuntos de dados ruidosos devido à mutação, à incerteza de entrada e à versatilidade da natureza. O Algoritmo de Redução de Ruído fornece a solução modulada para problemas de optimização relacionados com a indústria de processamento de imagem. O trabalho proposto (HIPID: Hadoop Image Processing Interface Denoising) em que as tarefas MapReduce trabalham em cálculos In-Situ em que os cálculos se deslocam para os dados, o que reduz o tempo de execução da cópia de dados repetidamente. O trabalho pretendido inclui o estudo de sistemas distribuídos, técnicas de redução de ruído no processamento de imagens para reduzir o ruído nas imagens através de um filtro adaptativo com a optimização. Uma abordagem mais orientada aplica-se ao ambiente HIPI para analisar o tempo de execução, PSNR e MSE das imagens, para alcançar melhores PSNR para saídas visuais qualitativas.

La réduction du bruit et l'optimisation des ressources à chaque niveau de la chaîne d'approvisionnement est un problème d'optimisation difficile, en particulier lorsque la base de connaissances est générée à partir de grands ensembles de données. Le traitement des images numériques et la science des données d'image sont des domaines de premier plan où les problèmes d'optimisation et d'ensembles de données bruitées se posent en raison de la mutation, de l'incertitude des données d'entrée et de la versatilité de la nature. L'algorithme de réduction du bruit fournit une solution modulée pour les problèmes d'optimisation liés à l'industrie du traitement des images. Le travail proposé (HIPID : Hadoop Image Processing Interface Denoising) dans lequel les tâches MapReduce travaillent sur des calculs in situ dans lesquels les calculs se déplacent vers les données, ce qui réduit le temps d'exécution de la copie des données encore et encore. Le travail proposé comprend l'étude des systèmes distribués, des techniques de réduction du bruit dans le traitement de l'image pour réduire le bruit dans les images par un filtre adaptatif avec l'optimisation. L'approche proposée s'applique également à l'environnement HIPI pour analyser le temps d'exécution, le PSNR et le MSE des images, afin d'obtenir un meilleur PSNR pour des résultats visuels qualitatifs.

La riduzione del rumore e l'ottimizzazione delle risorse a ogni livello della catena di fornitura è un problema di ottimizzazione difficile, soprattutto quando la base di conoscenza è generata da grandi insiemi di dati. L'elaborazione digitale delle immagini e la scienza dei dati sulle immagini sono le aree principali in cui si verificano problemi di ottimizzazione e di insiemi di dati rumorosi a causa della mutazione, dell'incertezza degli input e della versatilità della natura. L'algoritmo di riduzione del rumore fornisce una soluzione modulata per i problemi di ottimizzazione legati all'industria dell'elaborazione delle immagini. Il lavoro proposto (HIPID: Hadoop Image Processing Interface Denoising) in cui le attività MapReduce lavorano su calcoli In-Situ in cui i calcoli si muovono verso i dati, riducendo il tempo di esecuzione di copiare i dati ancora e ancora. Il lavoro proposto comprende lo studio dei sistemi distribuiti, delle tecniche di riduzione del rumore nell'elaborazione delle immagini per ridurre il rumore nelle immagini mediante un filtro adattivo con l'ottimizzazione. Inoltre, l'approccio proposto si applica all'ambiente HIPI per analizzare il tempo di esecuzione, il PSNR e l'MSE delle immagini, al fine di ottenere un PSNR migliore per ottenere risultati visivi qualitativi.

Umen'shenie shuma i optimizaciq resursow na kazhdom urowne cepochki postawok - slozhnaq problema optimizacii, osobenno w teh sluchaqh, kogda baza znanij formiruetsq na osnowe bol'shih naborow dannyh. Cifrowaq obrabotka izobrazhenij i Image Data Science qwlqütsq osnownymi oblastqmi, gde woznikaüt problemy optimizacii i zashumlennyh naborow dannyh iz-za mutacii, neopredelennosti whodnyh dannyh i mnogogrannosti prirody. Algoritm shumopodawleniq obespechiwaet moduliruemoe reshenie problem optimizacii, swqzannyh s obrabotkoj izobrazhenij. Predlagaemaq rabota (HIPID: Hadoop Image Processing Interface Denoising), w kotoroj zadachi MapReduce rabotaüt nad wychisleniqmi In-Situ, w kotoryh wychisleniq dwizhutsq k dannym, chto sokraschaet wremq wypolneniq kopirowaniq dannyh snowa i snowa. Cel'ü raboty qwlqetsq izuchenie raspredelennyh sistem, metodow shumopodawleniq w obrabotke izobrazhenij dlq umen'sheniq shuma w izobrazheniqh s pomosch'ü adaptiwnogo fil'tra s optimizaciej. Dalee predlozhennyj podhod primenqetsq k srede HIPI dlq analiza wremeni wypolneniq, PSNR i MSE izobrazhenij, dlq dostizheniq luchshego PSNR dlq kachestwennogo wizual'nogo wywoda.

Die Rauschunterdrückung und Optimierung von Ressourcen auf jeder Ebene der Lieferkette ist ein schwieriges Optimierungsproblem, vor allem, wenn die Wissensbasis aus großen Datensätzen generiert wird. Digitale Bildverarbeitung und Bilddatenwissenschaft sind die Hauptbereiche, in denen Optimierungsprobleme und verrauschte Datensätze aufgrund von Mutation, der Unsicherheit der Eingaben und der Vielseitigkeit der Natur auftreten. Der Rauschunterdrückungsalgorithmus bietet eine modulare Lösung für Optimierungsprobleme in der Bildverarbeitungsindustrie. Die vorgeschlagene Arbeit (HIPID: Hadoop Image Processing Interface Denoising), bei der MapReduce-Aufgaben mit In-Situ-Berechnungen arbeiten, bei denen sich die Berechnungen in Richtung der Daten bewegen, was die Ausführungszeit des wiederholten Kopierens von Daten reduziert. Die beabsichtigte Arbeit umfasst die Untersuchung von verteilten Systemen, Rauschunterdrückungstechniken in der Bildverarbeitung, um das Rauschen in Bildern durch einen adaptiven Filter mit der Optimierung zu reduzieren. Außerdem wird der Ansatz auf die HIPI-Umgebung angewendet, um die Ausführungszeit, den PSNR und den MSE von Bildern zu analysieren, um einen besseren PSNR-Wert für qualitative visuelle Ergebnisse zu erreichen.