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La reducción del ruido y la optimización de los recursos en cada nivel de la cadena de suministro es un difícil problema de optimización, especialmente cuando la base de conocimientos se genera a partir de grandes conjuntos de datos. El Procesamiento Digital de Imágenes y la Ciencia de Datos de Imágenes son áreas primordiales donde se producen problemas de optimización y conjuntos de datos ruidosos debido a la mutación, la incertidumbre de la entrada y la versatilidad de la naturaleza. El Algoritmo de Reducción de Ruido proporciona la solución modulada para los problemas de optimización relacionados con la industria del procesamiento de imágenes. El trabajo propuesto (HIPID: Hadoop Image Processing Interface Denoising) en el que las tareas MapReduce trabajan en computaciones In-Situ en las que las computaciones se mueven hacia los datos lo que reduce el tiempo de ejecución de copiar los datos una y otra vez. El trabajo propuesto incluye el estudio de sistemas distribuidos, técnicas de reducción de ruido en el procesamiento de imágenes para reducir el ruido en las imágenes mediante un filtro adaptativo con la optimización. Además, el enfoque propuesto se aplica al entorno HIPI para analizar el tiempo de ejecución, la PSNR y el MSE de las imágenes, con el fin de lograr una mejor PSNR para obtener resultados visuales cualitativos.