| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题研究背景 | 第12-15页 |
| ·H.264 视频编码标准 | 第12-13页 |
| ·GPU computing 和统一设备架构(CUDA) | 第13-15页 |
| ·课题研究现状 | 第15-18页 |
| ·H.264 视频编码优化相关研究 | 第15-16页 |
| ·基于CUDA 的H.264 视频编码研究 | 第16-18页 |
| ·本文主要工作和创新点 | 第18-19页 |
| ·论文组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 CUDA架构和H.264串行编码器框架 | 第20-30页 |
| ·CUDA 编程架构 | 第20-23页 |
| ·CUDA 硬件模型 | 第20-21页 |
| ·CUDA 编程模型 | 第21-22页 |
| ·CUDA 存储模型 | 第22-23页 |
| ·H.264 串行编码器框架 | 第23-29页 |
| ·帧间预测 | 第24-25页 |
| ·帧内预测 | 第25-27页 |
| ·变换编码和量化 | 第27页 |
| ·熵编码 | 第27-28页 |
| ·去块滤波 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于CUDA的H.264编码器并行化 | 第30-60页 |
| ·基于CUDA 的H.264 并行编码器框架设计 | 第30-37页 |
| ·H.264 编码器结构局限性分析 | 第30-32页 |
| ·基于CUDA 的H.264 并行编码器框架设计：功能模块的帧级分割 | 第32-37页 |
| ·CPU-GPU 的任务划分 | 第37页 |
| ·多分辨率多窗口帧间预测 | 第37-44页 |
| ·多分辨率多窗口(MRMW)帧间预测 | 第37-40页 |
| ·帧间预测并行模型 | 第40-43页 |
| ·帧间预测存储模型 | 第43-44页 |
| ·多级并行帧内预测编码 | 第44-49页 |
| ·帧内预测编码相关性分析 | 第44-45页 |
| ·帧内预测编码并行模型 | 第45-48页 |
| ·帧内预测编码存储模型 | 第48-49页 |
| ·分量优先并行CAVLC | 第49-54页 |
| ·CAVLC 相关性分析 | 第49-50页 |
| ·分量优先CAVLC 并行模型 | 第50-53页 |
| ·分量优先CAVLC 存储模型 | 第53-54页 |
| ·方向优先并行去块滤波 | 第54-59页 |
| ·去块滤波相关性分析 | 第54页 |
| ·方向优先去块滤波并行模型 | 第54-58页 |
| ·方向优先去块滤波存储模型 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于CUDA的H.264并行编码器优化 | 第60-70页 |
| ·CUDA Profiler 分析工具 | 第60-61页 |
| ·数据并行度的增大 | 第61-63页 |
| ·Kernel 组织的优化 | 第63-66页 |
| ·线程块大小和线程负载的平衡 | 第63-65页 |
| ·Kernel 的组合与分离 | 第65-66页 |
| ·数据组织的优化 | 第66-69页 |
| ·基于共享存储器的数据组织优化 | 第67-68页 |
| ·数据访问方式的灵活变化 | 第68-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 第五章 基于CUDA的H.264并行编码器性能评测 | 第70-82页 |
| ·评测环境 | 第70-72页 |
| ·测试序列介绍 | 第70-71页 |
| ·硬件测试平台 | 第71-72页 |
| ·H.264 并行编码器性能评测 | 第72-81页 |
| ·不同Slice 划分下编码器性能评测 | 第72-75页 |
| ·不同平台下编码器性能评测 | 第75-76页 |
| ·H.264 各个编码模块性能评测 | 第76-79页 |
| ·基于CUDA 的H.264 编码器在不同GPU 上性能评测 | 第79-81页 |
| ·小结 | 第81-82页 |
| 第六章 结论与展望 | 第82-85页 |
| ·工作总结 | 第82-83页 |
| ·未来研究方向 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第91页 |
