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基于Hadoop的海量数字图像处理平台

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景第9页
    1.2 云计算介绍第9-12页
    1.3 国内外研究现状第12-13页
    1.4 论文主要工作第13-14页
    1.5 论文结构第14-15页
第二章 Hadoop平台与数字图像处理第15-33页
    2.1 Hadoop的由来第15页
    2.2 分布式文件系统HDFS第15-20页
        2.2.1 设计目标第15-16页
        2.2.2 架构分析第16-18页
        2.2.3 文件读写第18-20页
    2.3 分布式计算框架MapReduce第20-25页
        2.3.1 MapReduce工作原理第21-22页
        2.3.2 任务工作流程第22-23页
        2.3.3 输入输出格式第23-25页
    2.4 数字图像处理第25-27页
    2.5 数字图像挖掘第27-32页
        2.5.1 数字图像特征提取第27-30页
        2.5.2 数据挖掘算法第30-32页
    2.6 本章小结第32-33页
第三章 图像键值类型和输入输出格式设计第33-47页
    3.1 图像键值类型设计第33-36页
    3.2 图像输入输出格式设计第36-46页
        3.2.1 单幅图像的文件输入格式第37-38页
        3.2.2 单幅图像的文件输出格式第38-39页
        3.2.3 图像集的文件输入格式设计第39-43页
        3.2.4 改进的SequenceFileInputFormat文件输入格式第43-46页
    3.3 本章小结第46-47页
第四章 Hadoop数字图像处理平台设计第47-59页
    4.1 平台设计第47-51页
        4.1.1 平台技术架构第47-48页
        4.1.2 平台模块设计第48-51页
    4.2 平台计算层的图像处理第51-57页
        4.2.1 图像批处理第51-54页
        4.2.2 图像处理算法最优参数寻找第54-56页
        4.2.3 视觉词袋模型第56-57页
    4.3 本章小结第57-59页
第五章 实验分析第59-65页
    5.1 实验环境第59页
    5.2 实验结果及分析第59-64页
        5.2.1 图像批处理实验第59-61页
        5.2.2 图像的文件输入格式实验第61-62页
        5.2.3 单机与集群性能对比实验第62-64页
    5.3 本章小结第64-65页
总结与展望第65-67页
参考文献第67-71页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第71-73页
致谢第73页

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