基于GPU并行运算的实时视频增强研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·论文背景及意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·课题内容及论文结构 | 第11-13页 |
| ·课题的主要内容 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 CUDA架构简介 | 第13-26页 |
| ·并行处理器的发展 | 第13-15页 |
| ·CUDA GPU并行架构 | 第15-17页 |
| ·CUDA硬件原理 | 第17-18页 |
| ·CUDA编程模型 | 第18-20页 |
| ·线程和线程块 | 第18-19页 |
| ·运行网格和Kernels | 第19-20页 |
| ·CUDA存储器模型 | 第20-24页 |
| ·CUDA寄存器及本地存储器 | 第21页 |
| ·共享存储器 | 第21-22页 |
| ·全局存储器 | 第22-23页 |
| ·静态存储器 | 第23页 |
| ·纹理存储器 | 第23-24页 |
| ·存储器模型总结 | 第24页 |
| ·CPU和GPU异步执行模式 | 第24-26页 |
| 第三章 图像恢复原理 | 第26-34页 |
| ·图像退化与复原模型 | 第26-28页 |
| ·图像复原的一般方法 | 第28-31页 |
| ·Rechardson-Lucy迭代算法 | 第28-29页 |
| ·逆滤波 | 第29页 |
| ·约束最小二乘方滤波 | 第29-30页 |
| ·维纳滤波 | 第30-31页 |
| ·振铃效应 | 第31-34页 |
| ·振铃效应产生的原理 | 第31-32页 |
| ·振铃效应消除的方法 | 第32-34页 |
| 第四章 运动跟踪方法 | 第34-39页 |
| ·运动检测的一般方法 | 第34-37页 |
| ·帧间差分法 | 第34-35页 |
| ·光流法 | 第35-36页 |
| ·背景提取法 | 第36-37页 |
| ·形态学处理 | 第37-39页 |
| 第五章 实现与测试 | 第39-56页 |
| ·程序整体结构 | 第39-41页 |
| ·视频输入与输出 | 第41-46页 |
| ·OpenCV介绍 | 第41-42页 |
| ·OpenCV图像结构及访问 | 第42-44页 |
| ·视频输入与输出 | 第44-46页 |
| ·维纳滤波的CUDA实现 | 第46-52页 |
| ·维纳滤波参数的确定 | 第46-49页 |
| ·CUDA FFT | 第49-50页 |
| ·图像数据传输 | 第50-51页 |
| ·维纳滤波Kernel实现 | 第51-52页 |
| ·运动目标检测的CUDA实现 | 第52-53页 |
| ·性能测试 | 第53-56页 |
| ·效果测试 | 第53-54页 |
| ·速度测试 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
