基于GPU的图像检索与重建技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| Contents | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 图像检索技术 | 第11-13页 |
| 1.2.2 图像压缩与重建技术 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 图像检索与重建技术概述 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 图像检索技术 | 第16-23页 |
| 2.2.1 基于文本的图像检索技术 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于内容的图像检索技术 | 第17-19页 |
| 2.2.3 图像相似性计算 | 第19-20页 |
| 2.2.4 检索技术的应用现状 | 第20-23页 |
| 2.3 图像压缩与重建技术 | 第23-26页 |
| 2.3.1 基本原理 | 第23-25页 |
| 2.3.2 图像压缩评价方法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 GPU并行计算 | 第28-42页 |
| 3.1 通用GPU计算模型 | 第30-35页 |
| 3.1.1 编程模式 | 第30-31页 |
| 3.1.2 线程层次结构 | 第31-32页 |
| 3.1.3 主机和设备 | 第32-34页 |
| 3.1.4 软件栈 | 第34-35页 |
| 3.2 存储器组织 | 第35-38页 |
| 3.3 GPU并行计算过程 | 第38-39页 |
| 3.4 CUDA优化策略 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 算法在GPU上执行 | 第42-54页 |
| 4.1 简介 | 第42-43页 |
| 4.2 矢量量化算法LBG | 第43-47页 |
| 4.2.1 CUDA-LBG框架 | 第43-45页 |
| 4.2.2 LBG算法分析 | 第45-46页 |
| 4.2.3 图像压缩与重建的并行实现步骤 | 第46-47页 |
| 4.3 基于颜色和关键子块的图像检索 | 第47-52页 |
| 4.3.1 关键子块混合模型 | 第48-52页 |
| 4.3.2 颜色特征提取 | 第52页 |
| 4.4 CPU与GPU异构并行 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 实验与分析 | 第54-60页 |
| 5.1 实验设置 | 第54页 |
| 5.2 图像压缩重建性能评估 | 第54-56页 |
| 5.3 图像检索效果分析 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 总结和展望 | 第60-62页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第60页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
