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基于GPU的高性能遥感图像解码方法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-14页
符号对照表第14-15页
缩略语对照表第15-19页
第一章 绪论第19-33页
   ·引言第19-22页
   ·遥感图像压缩编解码技术的发展第22-30页
     ·图像编码算法的发展概况第22-24页
     ·遥感图像编解码平台的发展概况第24-30页
   ·论文的主要内容及组织结构第30-33页
第二章 图像压缩与GPU并行计算第33-57页
   ·引言第33-34页
   ·图像压缩理论第34-44页
     ·典型的图像通信系统第34-36页
     ·基于统计冗余的数据压缩方法第36-37页
     ·基于图像相关性的图像压缩方法第37-41页
     ·基于小波变换的图像压缩方法第41-44页
   ·基于GPU的并行计算方法第44-56页
     ·基于GPU的遥感图像处理架构第45-47页
     ·基于GPU的并行计算平台第47-53页
     ·设计与优化原则第53-55页
     ·并行计算方法的评价指标第55-56页
   ·本章小节第56-57页
第三章 基于行和列的高速小波变换方法第57-77页
   ·引言第57-58页
   ·小波变换理论第58-65页
     ·连续小波与多分辨率分析第58-61页
     ·离散小波变换第61-62页
     ·二维信号分解第62-64页
     ·提升小波变换第64-65页
   ·基于行和列的小波变换的并行实现第65-70页
     ·行变换器第66-69页
     ·行列转置器第69页
     ·整体实现第69-70页
   ·对行和列并行小波变换的进一步改进第70-74页
     ·改进的行列转置器第70-72页
     ·改进的列变换第72-74页
   ·实验结果与讨论第74-75页
   ·本章小节第75-77页
第四章 基于分块的高速小波变换方法第77-89页
   ·引言第77页
   ·小波变换各种实现结构性能分析第77-79页
     ·影响小波变换效率的因素第77-79页
     ·各因素对小波变换效率的影响分析第79页
   ·基于分块的小波变换实现第79-83页
     ·基于分块的小波在GPU上的实现方法第79-81页
     ·小波变换计算与数据传输的流水实现第81-83页
   ·实验结果与讨论第83-88页
   ·本章小节第88-89页
第五章 SPIHT图像解码系统中的并行计算第89-107页
   ·引言第89-90页
   ·SPIHT图像压缩算法介绍第90-93页
     ·渐进的图像传输第90-91页
     ·变换系数的传输第91-92页
     ·分裂集排序算法第92-93页
   ·SPIHT图像压缩系统的实现第93-98页
     ·整型小波变换的实现第93-97页
     ·SPIHT算法在硬件上的实现第97-98页
     ·信道编码第98页
   ·SPIHT图像解压缩方法的高性能实现第98-104页
     ·逆小波变换的加速第99-101页
     ·RS与SPIHT算法的加速第101-103页
     ·CPU与GPU流水并行方法第103-104页
   ·实验结果与讨论第104-106页
   ·本章小节第106-107页
第六章 JPEG2000中的并行计算方法第107-125页
   ·引言第107-108页
   ·JPEG2000图像压缩标准介绍第108-114页
     ·预处理过程第109-110页
     ·小波变换第110-112页
     ·量化第112页
     ·带优化截取的嵌入式块编码第112-114页
   ·高速JPEG2000图像解压缩系统第114-121页
     ·JPEG2000解码系统的多线程优化第115-118页
     ·JPEG2000解码系统的GPU加速第118-119页
     ·CPU与GPU高效协同处理模式第119-121页
   ·实验结果与讨论第121-124页
   ·本章小结第124-125页
第七章 结束语第125-127页
参考文献第127-137页
致谢第137-139页
作者简介第139-141页

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