| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 图像及视频去雾加速研究 | 第15-17页 |
| 1.2.2 H.264视频解码加速研究 | 第17页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 OpenCL异构并行计算技术与FFMPEG多媒体框架介绍 | 第20-34页 |
| 2.1 并行计算技术介绍 | 第20-23页 |
| 2.1.1 并行计算概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2 并行算法的设计与实现 | 第21-23页 |
| 2.2 OpenCL异构并行计算 | 第23-29页 |
| 2.2.1 GPU硬件架构相关介绍 | 第23-25页 |
| 2.2.2 异构计算系统并行编程开放标准OpenCL | 第25-28页 |
| 2.2.3 AMD GPU上的OpenCL优化方法 | 第28-29页 |
| 2.3 FFMPEG多媒体框架 | 第29-33页 |
| 2.3.1 FFmpeg关键数据结构 | 第29-30页 |
| 2.3.2 FFmpeg音视频处理流程 | 第30-33页 |
| 2.4 小结 | 第33-34页 |
| 第3章 高清视频实时去雾OpenCL并行实现与优化 | 第34-60页 |
| 3.1 雾天图像退化物理模型 | 第34-35页 |
| 3.2 FHRUSI算法推导过程及并行性分析 | 第35-40页 |
| 3.2.1 估计环境光 | 第35-37页 |
| 3.2.2 估计全局大气光 | 第37页 |
| 3.2.3 算法步骤及并行性分析 | 第37-40页 |
| 3.3 OpenCL并行实现与优化 | 第40-49页 |
| 3.3.1 全局内存访问优化 | 第41-44页 |
| 3.3.2 CPU-GPU通信优化 | 第44-46页 |
| 3.3.3 本地内存优化 | 第46-48页 |
| 3.3.4 进一步优化 | 第48-49页 |
| 3.4 实验及性能分析 | 第49-59页 |
| 3.4.1 实验平台及实验设计 | 第49-51页 |
| 3.4.2 单幅图像去雾效果测试 | 第51-53页 |
| 3.4.3 单幅图像去雾性能测试 | 第53-54页 |
| 3.4.4 视频去雾性能测试 | 第54-58页 |
| 3.4.5 视频去雾效果测试 | 第58-59页 |
| 3.5 小结 | 第59-60页 |
| 第4章 基于FFMPEG的H.264视频解码OpenCL并行实现与优化 | 第60-72页 |
| 4.1 基于FFMPEG的H.264视频解码概述 | 第60-63页 |
| 4.1.1 熵解码(Entropy Decoding) | 第61-62页 |
| 4.1.2 宏块解码(Macroblock Decoding) | 第62页 |
| 4.1.3 环路滤波(Loop Filter) | 第62-63页 |
| 4.2 逆离散余弦变换IDCT | 第63-64页 |
| 4.3 基于GPU的IDCT并行实现 | 第64-65页 |
| 4.4 OpenCL内核优化 | 第65-68页 |
| 4.4.1 CPU-GPU通信优化 | 第65页 |
| 4.4.2 本地内存优化 | 第65-66页 |
| 4.4.3 进一步优化 | 第66-68页 |
| 4.5 实验结果与性能分析 | 第68-71页 |
| 4.5.1 实验环境以及实验设计 | 第68-69页 |
| 4.5.2 实验测试与结果分析 | 第69-71页 |
| 4.6 小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附录A (攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录) | 第79-80页 |
| 附录B (攻读学位期间参加的科研项目) | 第80页 |
