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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.
