| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 硬件加速方法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 视频稳定方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文工作 | 第13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基于流水线技术的视频稳定任务并行化加速技术 | 第15-26页 |
| 2.1 流水线技术 | 第15-16页 |
| 2.1.1 流水线技术基本原理 | 第15页 |
| 2.1.2 流水线技术性能指标 | 第15-16页 |
| 2.2 并行子任务描述 | 第16-20页 |
| 2.2.1 基于KLT的特征点跟踪技术的运动估计 | 第16-17页 |
| 2.2.2 大型稀疏线性方程组求解的运动补偿 | 第17-18页 |
| 2.2.3 基于透视投影变换的图像变形 | 第18-19页 |
| 2.2.4 基于H.264技术的视频数据存取 | 第19-20页 |
| 2.3 任务并行化加速模型 | 第20-25页 |
| 2.3.1 任务并行化加速分析与设计 | 第20-24页 |
| 2.3.2 任务并行化加速实现 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于CUDA技术的视频稳定数据并行优化技术 | 第26-34页 |
| 3.1 CUDA技术 | 第26-29页 |
| 3.1.1 常量内存 | 第27页 |
| 3.1.2 原子操作 | 第27-28页 |
| 3.1.3 纹理内存 | 第28-29页 |
| 3.2 数据并行化设计 | 第29-33页 |
| 3.2.1 基于常量内存的运动估计数据并行化 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于原子性的运动补偿数据并行化 | 第31-32页 |
| 3.2.3 基于纹理内存的图像变形数据并行化 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于硬件加速的高清视频实时稳定系统 | 第34-42页 |
| 4.1 基于时空优化的视频稳定方法 | 第34-36页 |
| 4.1.1 基于时空优化的视频稳定方法整体结构 | 第34-35页 |
| 4.1.2 基于时空优化的视频稳定方法硬件加速 | 第35-36页 |
| 4.2 基于流水线技术的任务并行化视频稳定方法 | 第36-38页 |
| 4.2.1 任务并行化加速效果分析 | 第37页 |
| 4.2.2 视频稳定系统实验结果比较 | 第37-38页 |
| 4.3 基于CUDA技术的数据并行化视频稳定方法 | 第38-41页 |
| 4.3.1 数据并行化加速效果分析 | 第38页 |
| 4.3.2 视频稳定系统实验结果比较 | 第38-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 结论 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-48页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |