随着集成电路产业的快速发展,超大规模集成电路应运而生。在集成电路的制造产业中,集成电路的成品率一直是生产制造业关心的问题。通过对生产过程中的版图优化来提高集成电路的成品率成为研究的热点。在图像版图上对有随机缺陷的版图进行优化会比较直观,因此从CIF文件中提取出图像版图就成为解决与版图优化相关问题的必要选择。Hadoop技术通常用于对大规模的数据进行分布式处理。大规模的CIF版图由于具有大数据量的图元命令语句,提取图像版图时需要很长的时间,Hadoop能够对这些数据进行分布式处理,因此可以将其用于对大规模的图像版图提取中,可以有效的提高版图的提取效率。本文首先设计了一种基于Hadoop的图像版图提取系统,包括前端控制系统和数据存储与处理系统。前端控制系统负责上传CIF文件、编辑分布式处理程序和控制系统运行的开始与结束。数据存储与处理系统完成对CIF文件的分块存储和对版图图元的分布式提取。然后提出一种将集成电路CIF格式的文件转换为图像格式文件的算法。该算法应用Hadoop分布式处理平台对版图进行提取,首先,结合Map Reduce分布式处理思想,设计将CIF文件的图元命令转换为BMP图像的算法。然后,基于Hadoop平台,将对大规模版图的图元提取任务放到Hadoop集群上,利用分布式处理系统HDFS对CIF文件数据进行分布式处理,完成对整个图像版图的提取过程。基于Hadoop的图像版图提取算法,利用HDFS分布式处理系统处理数据,相比现有的基于单机的图像版图提取算法可以提高对数据的处理效率。另外,在该算法中对图像数据的像素不是以RGB格式存储的,只用一位保存像素信息,节省了内存空间,从而可以提高对图像版图的提取效率。