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基于GPU的H.264并行算法的研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 引言第11-16页
    1.1 课题来源及研究意义第11页
    1.2 国内外研究历史与现状第11-14页
        1.2.1 H.264编解码研究现状第11-13页
        1.2.2 GPU+H.264编解码的研究现状第13-14页
    1.3 研究内容与结构安排第14-16页
        1.3.1 本文主要研究内容第14-15页
        1.3.2 论文的结构安排第15-16页
第二章 H.264标准与CUDA编程概述第16-27页
    2.1 H.264串并行解码架构第16-21页
        2.1.1 串行H.264解码架构第16-17页
        2.1.2 CPU-GPU异构编程架构第17-21页
    2.2 CUDA编程概述第21-26页
        2.2.1 CUDA硬件架构第21-23页
        2.2.2 CUDA软件体系第23页
        2.2.3 CUDA存储模型第23-24页
        2.2.4 CUDA存储优化第24-26页
    2.3 本章小结第26-27页
第三章 基于GPU的反变换与反量化并行化的设计与优化第27-39页
    3.1 反变换与反量化原理第27-29页
        3.1.1 反量化第27-28页
        3.1.2 整数DCT反变换第28-29页
        3.1.3 变换系数逆扫描过程第29页
    3.2 反变换与反量化的并行性分析第29-30页
        3.2.1 反量化并行粒度分析第29-30页
        3.2.2 反变换并行粒度分析第30页
    3.3 反量化并行算法设计第30-31页
    3.4 反变换并行算法设计与优化第31-36页
        3.4.1 传统的反变换串行算法第31页
        3.4.2 蝶形反变换的并行化设计与优化第31-34页
        3.4.3 基于原理的反变换算法设计与优化第34-36页
    3.5 反变换与反量化结果分析第36-38页
        3.5.1 反量化串并行对比第36-37页
        3.5.2 反变换串并行对比第37-38页
    3.6 本章小结第38-39页
第四章 基于GPU的帧内预测与帧间预测并行化的设计与优化第39-53页
    4.1 帧内预测原理第39-42页
        4.1.1 亮度帧内预测解码第39-41页
        4.1.2 色度帧内预测解码第41-42页
    4.2 帧内预测并行性分析第42-43页
    4.3 亮度4×4并行帧内预测的设计与优化第43-47页
    4.4 色度8×8宏块并行帧内预测的设计第47-48页
    4.5 帧间预测原理第48-49页
    4.6 帧间预测并行性分析与设计第49-50页
    4.7 帧内预测与帧间预测结果分析第50-52页
        4.7.1 亮度帧内预测串并行对比第50-51页
        4.7.2 色度帧内预测串并行对比第51页
        4.7.3 亮度帧间预测串并行对比第51-52页
        4.7.4 色度帧间预测串并行对比第52页
    4.8 本章小结第52-53页
第五章 基于GPU的环路滤波并行化的设计与优化第53-65页
    5.1 环路滤波原理第53-55页
    5.2 环路滤波并行性分析第55-56页
    5.3 环路滤波并行算法设计与优化第56-60页
        5.3.1 滤波强度的Bs值并行求取与优化第56-57页
        5.3.2 环路滤波的并行进行与优化第57-60页
    5.4 环路滤波性能的评价第60-61页
    5.5 环路滤波结果分析第61-64页
    5.6 本章小结第64-65页
第六章 基于GPU的并行解码器设计第65-70页
    6.1 H.264并行解码器计算复杂度分析第65-67页
        6.1.1 空间复杂度第65-66页
        6.1.2 时间复杂度第66-67页
    6.2 H.264并行解码器的计算瓶颈分析第67页
    6.3 解码器总体结果分析第67-69页
    6.4 本章小结第69-70页
第七章 总结与展望第70-73页
    7.1 论文总结第70-71页
    7.2 后续展望第71-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-78页
附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文第78页

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