基于GPU的运动估计算法研究
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第1章 绪论 | 第10-15页 |
1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
1.3 本文主要工作 | 第13-14页 |
1.4 本文组织结构 | 第14-15页 |
第2章 基于块匹配的运动估计算法介绍 | 第15-27页 |
2.1 块匹配运动估计的原理 | 第15-16页 |
2.2 常见的块匹配准则 | 第16-17页 |
2.3 运动估计的传统算法 | 第17-25页 |
2.3.1 全搜索算法 | 第17-18页 |
2.3.2 三步搜索法及其改进算法 | 第18-20页 |
2.3.3 四步搜索法 | 第20页 |
2.3.4 六边形搜索法 | 第20-23页 |
2.3.5 递归搜索算法 | 第23-25页 |
2.4 传统算法的优化途径 | 第25-26页 |
2.5 本章小节 | 第26-27页 |
第3章 基于块匹配与时空相关性的全搜索算法 | 第27-35页 |
3.1 三维递归搜索算法 | 第27-29页 |
3.2 基于块匹配与时空相关性的全搜索算法 | 第29-32页 |
3.3 改进算法实验分析 | 第32-34页 |
3.4 本章小节 | 第34-35页 |
第4章 基于GPU平台的算法优化 | 第35-55页 |
4.1 并行计算简介 | 第35-36页 |
4.2 串行计算与并行计算的对比 | 第36-37页 |
4.3 并行计算的可行性 | 第37-38页 |
4.4 改进算法的GPU设计与实现 | 第38-47页 |
4.4.1 数据存储交换 | 第40-41页 |
4.4.2 SAD内核的线程分配方式 | 第41页 |
4.4.3 T_SAD值的计算与比较 | 第41-43页 |
4.4.4 中值滤波的并行方法 | 第43-45页 |
4.4.5 基于改进算法的运动矢量优化 | 第45-47页 |
4.5 实验分析 | 第47-54页 |
4.5.1 起立动作检测 | 第47-48页 |
4.5.2 标准视频序列测试 | 第48-54页 |
4.6 本章小节 | 第54-55页 |
第5章 总结与展望 | 第55-56页 |
参考文献 | 第56-60页 |
作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第60-61页 |
致谢 | 第61页 |