| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-17页 |
| ·课题研究背景 | 第7-12页 |
| ·课题来源 | 第7页 |
| ·问题的提出 | 第7-11页 |
| ·理论与实际意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·FOLDING@HOME | 第13-14页 |
| ·BADABOOM MEDIA CONVERTER | 第14-15页 |
| ·其他应用 | 第15页 |
| ·课题研究内容与本文结构 | 第15-17页 |
| ·课题的研究内容 | 第15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 可编程图形处理器及相关技术 | 第17-22页 |
| ·可编程图形处理器 | 第17-18页 |
| ·并行编程模型 | 第18-22页 |
| ·CUDA特性 | 第18页 |
| ·CUDA编程模型 | 第18-22页 |
| 第3章 提高速度方法的研究 | 第22-28页 |
| ·运用OPENGL矩阵运算加快处理速度 | 第22-23页 |
| ·采用机群系统实现图像并行处理 | 第23-25页 |
| ·机群实现过程及问题 | 第23-24页 |
| ·改进的机群实现过程 | 第24-25页 |
| ·采用CPU、GPU分摊运算加快图形处理速度 | 第25-28页 |
| ·多线程在CPU的实现 | 第25-27页 |
| ·CPU与GPU比较 | 第27页 |
| ·分摊到GPU和CPU上进行运算 | 第27-28页 |
| 第4章 基于CUDA的图像数据并行处理实现 | 第28-39页 |
| ·图像亮度对比度的调整 | 第28-30页 |
| ·图像亮度对比度调整原理 | 第28-29页 |
| ·图像亮度对比度调整GPU实现 | 第29-30页 |
| ·锐化处理 | 第30-35页 |
| ·锐化处理原理 | 第30-32页 |
| ·锐化处理GPU实现 | 第32-35页 |
| ·边缘检测与图像分割处理 | 第35-39页 |
| ·边缘检测与图像分割原理 | 第35-37页 |
| ·边缘检测与图像分割GPU实现 | 第37-39页 |
| 第5章 系统性能测试 | 第39-41页 |
| 第6章 总结与展望 | 第41-43页 |
| ·总结 | 第41页 |
| ·展望 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第47页 |