| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 GPU并行计算 | 第13-17页 |
| 1.2.1 基于CPU和GPU的计算比较及分析 | 第13-16页 |
| 1.2.2 CUDA并行计算架构 | 第16-17页 |
| 1.3 基于GPU的视频编码优化研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的研究思路与研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第18-19页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第19页 |
| 1.5 章节安排 | 第19-20页 |
| 1.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 视频编码基础及CUDA编程模型 | 第21-34页 |
| 2.1 视频编码基本原理 | 第21-23页 |
| 2.1.1 通用的视频编码框架 | 第21-22页 |
| 2.1.2 视频编码的关键步骤 | 第22-23页 |
| 2.2 H.264/AVC视频编码标准以及X.264简介 | 第23-26页 |
| 2.2.1 H.264/AVC标准新特性 | 第23-25页 |
| 2.2.2 X.264视频编码器概述 | 第25-26页 |
| 2.3 视频编码器优化技术概述 | 第26-28页 |
| 2.4 CUDA编程平台及其模型 | 第28-31页 |
| 2.4.1 线程结构 | 第28-29页 |
| 2.4.2 硬件映射 | 第29-30页 |
| 2.4.3 执行模型 | 第30页 |
| 2.4.4 存储器模型 | 第30-31页 |
| 2.5 CUDA编程语言 | 第31-33页 |
| 2.5.1 CUDA的变量和函数 | 第32页 |
| 2.5.2 并行线程组织 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 X.264编码器结构及其并行性分析 | 第34-44页 |
| 3.1 X.264编码器的流程 | 第34-38页 |
| 3.2 X.264编码器复杂度分析 | 第38-40页 |
| 3.3 X.264视频编码器的局限性分析 | 第40-41页 |
| 3.4 X.264编码的并行策略 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于CUDA的X.264运动估计并行优化 | 第44-57页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 X.264运动估计算法分析 | 第44-47页 |
| 4.2.1 运动估计的基本原理及其关键因素分析 | 第44-46页 |
| 4.2.2 X.264支持的运动估计算法 | 第46-47页 |
| 4.3 利用GPU进行并行运动估计的可行性分析 | 第47-48页 |
| 4.4 基于CUDA的全搜索运动估计并行算法分析 | 第48-52页 |
| 4.4.1 全搜索运动估计算法描述 | 第48-49页 |
| 4.4.2 全搜索运动估计算法的并行实现 | 第49-52页 |
| 4.5 实验结果和分析 | 第52-56页 |
| 4.5.1 实验平台 | 第52-53页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第53-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A：部分CUDA进行运动估计的参考源代码 | 第65-66页 |