基于GPU的H.265视频并行编码设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景与现状 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究的目的与意义 | 第8-9页 |
| 1.1.2 本文研究内容 | 第9-10页 |
| 1.1.3 国内外研究现状 | 第10页 |
| 1.2 论文主要研究成果 | 第10-11页 |
| 1.3 论文章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 HEVC 视频编码标准 | 第13-27页 |
| 2.1 H.265 图像划分方式 | 第13-16页 |
| 2.2 帧内预测 | 第16-18页 |
| 2.3 帧间预测 | 第18-23页 |
| 2.4 熵编码 | 第23-24页 |
| 2.5 环路滤波 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 GPU 架构和 CUDA 软硬件体系 | 第27-35页 |
| 3.1 GPU 架构 | 第27-29页 |
| 3.2 CUDA 软硬件体系 | 第29-33页 |
| 3.2.1 CUDA 硬件模型 | 第29-30页 |
| 3.2.2 CUDA 编程模型 | 第30-32页 |
| 3.2.3 CUDA 存储模型 | 第32-33页 |
| 3.3 CUDA 平台任务设计划分 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 H.265 帧内并行编码设计与实现 | 第35-48页 |
| 4.1 H.265 视频编码基本流程 | 第35-36页 |
| 4.2 H.265 编码测试 HM 模型分析 | 第36-40页 |
| 4.3 帧内预测并行优化设计与实现 | 第40-47页 |
| 4.3.1 帧内预测数据依赖关系 | 第40-42页 |
| 4.3.2 帧内预测公式 | 第42-44页 |
| 4.3.3 数据依赖关系改进思路 | 第44-45页 |
| 4.3.4 帧内预测 CUDA 优化实现 | 第45-46页 |
| 4.3.5 优化实验与结果 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 变换与量化并行实现与优化 | 第48-54页 |
| 5.1 变换与量化 | 第48-49页 |
| 5.2 变换与量化 CUDA 实现 | 第49-52页 |
| 5.3 优化实验与结果 | 第52-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 H.265 帧间预测并行优化 | 第54-67页 |
| 6.1 H.265 帧间预测运动估计算法选择 | 第54-56页 |
| 6.2 全搜索算法匹配准则 | 第56-57页 |
| 6.3 H.265 帧间预测思路 | 第57-58页 |
| 6.4 运动估计并行实现 | 第58-61页 |
| 6.5 运动估计并行优化 | 第61-65页 |
| 6.6 优化实验与结果 | 第65-66页 |
| 6.7 本章小结 | 第66-67页 |
| 第七章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 7.1 工作总结 | 第67页 |
| 7.2 工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
