一种基于Bigdata Mapreduce框架的卫星影像拼接方法
An Approach For Stitching Satellite Images In A Bigdata Mapreduce Framework
摘要：
在这项研究中，我们提出了一个两步映射/减少框架缝合卫星镶嵌图像。所提出的系统能够识别和提取的对象，其部分落在单独的卫星镶嵌图像。然而，这是一个耗费时间和资源的过程。研究的主要目的是利用大数据框架来提高图像拼接过程的性能。为了实现这一点，我们首先将图像转换为位图（第一映射器），然后以255 s和0 s的形式转换为字符串格式（第二映射器），最后通过reduce函数找到图像的最佳匹配位置。
英文摘要：
In this study we present a two-step map/reduce framework to stitch satellite mosaic images. The proposed system enable recognition and extraction of objects whose parts falling in separate satellite mosaic images. However this is a time and resource consuming process. The major aim of the study is improving the performance of the image stitching processes by utilizing big data framework. To realize this, we first convert the images into bitmaps (first mapper) and then String formats in the forms of 255s and 0s (second mapper), and finally, find the best possible matching position of the images by a reduce function.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
