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基于CUDA平台的H.264视频编码器研究设计

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
图表清单第10-13页
注释表第13-14页
缩略词第14-15页
第一章 绪论第15-21页
   ·课题研究背景及意义第15-16页
   ·课题研究现状第16-19页
     ·H.264 视频编码优化的国内外研究现状第16-17页
     ·GPU 在视频编码应用中的国内外研究现状第17-19页
   ·本文的主要工作及创新点第19-20页
   ·论文组织结构第20-21页
第二章 CUDA 计算平台及其性能优化第21-35页
   ·GPU 通用计算第21-23页
   ·CUDA 计算平台第23-27页
     ·CUDA 硬件模型第23-24页
     ·CUDA 编程模型第24-26页
     ·CUDA 存储模型第26-27页
   ·CUDA 平台性能优化第27-34页
     ·任务划分设计第27-28页
     ·存储器访问优化第28-32页
       ·全局存储器访问优化第28-30页
       ·共享存储器访问优化第30-31页
       ·使用纹理存储器和常数存储器加速第31-32页
     ·指令优化第32-33页
       ·算术指令优化第32页
       ·控制指令优化第32-33页
       ·访存指令优化第33页
     ·程序的异步执行第33-34页
   ·小结第34-35页
第三章 H.264 视频编码标准概述第35-44页
   ·H.264 视频编码标准基本原理第35-36页
   ·H.264 视频编码关键技术第36-42页
     ·帧间预测第36-38页
     ·帧内预测第38-39页
     ·整数变换与量化第39-40页
     ·熵编码第40-41页
     ·去块滤波第41-42页
   ·X264 开源编码器第42-43页
   ·小结第43-44页
第四章 基于 CUDA 的 H.264 视频编码并行设计第44-75页
   ·基于 CUDA 的 H.264 并行编码框架第44-46页
   ·帧间预测的并行设计第46-55页
     ·整像素运动估计实现第46-50页
       ·4×4 子块的 SAD 值计算第47-49页
       ·各种划分模式 SAD 值的合成第49页
       ·获取最佳匹配结果第49-50页
     ·分像素运动估计实现第50-55页
       ·1/2 像素点与 1/4 像素点插值计算第51-52页
       ·参考帧插值运算的并行执行第52-54页
       ·分像素运动估计结果求取第54-55页
   ·帧内预测的并行设计第55-59页
     ·帧内预测的数据依赖关系第55-57页
     ·改进的 4×4 子块执行顺序第57-58页
     ·帧间预测的并行执行第58-59页
   ·变换与量化的并行设计第59-63页
     ·整数变换与量化第60-62页
     ·变换与量化的并行执行第62-63页
   ·熵编码的并行设计第63-69页
     ·熵编码并行执行的局限性第64-65页
     ·改进的 CAVLC 熵编码执行过程第65-67页
     ·CAVLC 熵编码的并行执行第67-69页
   ·去块滤波的并行设计第69-74页
     ·去块滤波的数据依赖关系第69-70页
     ·改进的去块滤波执行顺序第70-73页
     ·去块滤波的并行执行第73-74页
   ·小结第74-75页
第五章 编码器性能测试第75-85页
   ·测试环境第75-76页
     ·实验平台第75-76页
     ·视频序列第76页
   ·编码器各模块测试第76-79页
   ·编码器整体性能测试第79-84页
   ·小结第84-85页
第六章 总结与展望第85-87页
   ·工作总结第85-86页
   ·展望第86-87页
参考文献第87-92页
致谢第92-93页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第93页

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