Image processing 基于map-reduce的图像平滑

我有一个图像，每个像素的RGB值存储在一个二维数组中。假设我想应用，一个用于平滑图像的基本3X3平均算法。如何使用map-reduce范式实现这样的算法

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提前感谢。

我花了一段时间在map reduce范例中思考，但无论如何，它在这里-

映射任务

输入-（x坐标、y坐标、RGB值）

输出-9个元组，它们是{（x，y，RGB），（x-1，y，RGB），（x-1，y-1，RGB），（x+1，y-1，RGB），（x+1，y，RGB），（x-1，y+1，RGB），（x，y+1，RGB），（x，y+1，RGB）}

减少任务

该框架将根据关键点（x坐标、y坐标）对所有元组进行排序并重新排列。因此，对于每个像素，您有其相邻像素的9个RGB值。我们只是在reduce任务中对它们进行平均，然后输出一个tuple-->（x，y，avg_RGB）

因此，基本上不是每个像素告诉自己所有相邻像素的RGB值，而是广播自己的RGB值作为其相邻像素的像素值

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希望这有帮助：）

如果算法需要“reduce”来连接子任务的结果，那么map reduce将很有帮助。在这种情况下，平滑操作是局部的，并且除了结果像素的放置之外不需要任何组合。这个问题本质上是可分离的，并且可以并行处理。@Photon-感谢您的反馈。是的，并行进行是很好的。但是，我想用map-reduce来做。谢谢你的解释。