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针对模糊聚类算法在运算大数据量时性能差的问题,提出基于Hadoop分布式平台的改进算法进行图像修复。对于受损图像信息,首先将Canopy算法和模糊聚类相结合在Hadoop平台上进行并行化,然后进行字典训练获得修复图像。实验结果表明,该算法在均方误差和峰值信噪比上均优于改进前的图像修复算法,提高了图像修复质量并且减少了算法的运行时间,适合修复海量图像。