基于GPU的JPEG2000算法研究—小波算法在GPU上的实现
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 1 绪论 | 第6-9页 |
| ·课题背景及意义 | 第6页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第6-7页 |
| ·常用图像压缩标准 | 第7-8页 |
| ·JPEG图像压缩标准 | 第7页 |
| ·MPEG图像压缩标准 | 第7-8页 |
| ·本文主要内容与结构 | 第8-9页 |
| 2 JPEG2000图像压缩标准 | 第9-24页 |
| ·JPEG2000概述 | 第9-10页 |
| ·JPEG2000核心算法研究 | 第10-23页 |
| ·预处理 | 第10-11页 |
| ·图像分量变换 | 第11-12页 |
| ·小波变换 | 第12-20页 |
| ·量化 | 第20-21页 |
| ·熵编码 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 GPU高性能运算技术 | 第24-38页 |
| ·GPU通用计算 | 第24-25页 |
| ·CUDA编程模型 | 第25-28页 |
| ·CUDA编程概述 | 第25页 |
| ·主机与设备 | 第25-26页 |
| ·线程结构 | 第26-27页 |
| ·硬件映射 | 第27-28页 |
| ·CUDA软件体系结构 | 第28-29页 |
| ·CUDA存储器模型与通信机制 | 第29-34页 |
| ·CUDA存储器模型 | 第29-32页 |
| ·CUDA通信机制 | 第32-34页 |
| ·CUDA硬件实现 | 第34-35页 |
| ·CUDA程序优化 | 第35-37页 |
| ·优化条件 | 第35-36页 |
| ·预期目标 | 第36页 |
| ·优化流程 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 小波在GPU上的实现 | 第38-47页 |
| ·小波实现方案 | 第38-40页 |
| ·CPU与GPU协同工作模型 | 第38-39页 |
| ·逆小波变换 | 第39-40页 |
| ·小波实现过程 | 第40-46页 |
| ·并行设计分析 | 第40-44页 |
| ·多GPU联合解码的实现过程 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 实验平台及实验结果分析 | 第47-54页 |
| ·实验平台及实验方案 | 第47页 |
| ·实验平台 | 第47页 |
| ·实验方案 | 第47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-53页 |
| ·8bit图像数据 | 第47-49页 |
| ·12bit图像数据 | 第49-51页 |
| ·16bit图像数据 | 第51-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 结束语 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
