基于通用GPU的JPEG2000算法的并行實現(xiàn)

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1、1411004{#fJ女:—王——!L#*日:旦墮業(yè)單mft¨:—!籩!!!一膏g:——巾/蟲廓孿生廖碩士學(xué)位論文論文題目:基f通用GPU∞JPEG20C0算*∞并行實現(xiàn)學(xué)生姓名學(xué)號指導(dǎo)教師學(xué)科專業(yè)研究方向醍文提交日期陳太偉碩050618盧官明教授信號與信息處理圖像處理與多媒體通信oo八年四月南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文中文摘要摘要隨著數(shù)字圖像的應(yīng)用越來越廣泛,對圖像質(zhì)量的要求越來越高。在數(shù)字電影用領(lǐng)域,JPEG2000被DCI(DigitalCinemaInitiatives)選定為數(shù)字存儲的圖像格式,但電影數(shù)據(jù)量龐大,如果用CP

2、U來壓縮,效率低且成本高。本文首先介紹了JPEG2000標準及實現(xiàn)方法以及GPU(GraphicProcessingUnit)和CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)的工作原理。然后,根據(jù)GPU并行計算的特點,提出了以GPU作為協(xié)處理器加速JPEG2000編碼的技術(shù)方案。為了充分利用GPU的計算能力,本文提出了一種GPU結(jié)合CPU的并行編碼架構(gòu),設(shè)計了DWT分段提升和交替存儲的實現(xiàn)方案,并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了MCT(MultiComponentTransform)和DWT(DiscreteWavele

3、tTransform)算法。接著,對本文設(shè)計的編碼器與傳統(tǒng)編碼器在編碼速度和解壓縮圖像的峰值信噪比等方面作了性能比較,實驗結(jié)果表明,在無損和有損壓縮模式下,本文提出的架構(gòu)、算法和實現(xiàn)方案,相對于傳統(tǒng)的編碼器,可以在不升級硬件的情況下,大大提高了高分辨率圖像的編碼速度,同時又保持了編碼質(zhì)量。隨著GPU的可編程和計算能力進一步增強,將GPU作為CPU的協(xié)處理器應(yīng)用在更多領(lǐng)域,這種二者協(xié)同工作的架構(gòu)必將會越來越被人們廣泛接受。關(guān)鍵詞:JPEG2000;并行計算;圖形處理單元;計算統(tǒng)一設(shè)備體系結(jié)構(gòu)南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文Abstract

4、Currently,digitalimagehavebeenmoreandmorewidelyusedinallfieldsofpeople’Slivesandtheimagequalityrequirementsarealsogettinghigherandhigher.Inthedigitalfilmapplications,JPEG2000wasselectedbytheDCI(DigitalCinemaInitiatives)forthedigitalstorageofimageformat.However,thequanti

5、tyofdataisverylarge,itwouldbelowefficiencyandhi.ghcostifcompressedbyCPU.ThethesisbrieflyintroducestheJPEG2000standardanditsalgorithmandtheoperationprincipleofGPU(GraphicProcessingUnit)basedonCUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture).AccordingtothecharacteristicsofGPU,weput

6、forwardaschemethatusesGPUasallefficientcoprocessortospeeduptheJPEG2000encoding.TomakefulluseofthecalculationcapacityofGPU,wedevelopaparallelarchitectureforencodingbasedonGPUandCPUsystem,andaseriesofthecodingalgorithmwereproposed,specificallyanalyzeandinnovatetheMCTandDW

7、TalgorithmsbasedonGPU.Meanwhile,weanalyzeandcomparetheperformancebetweenourencoderandconventionalencoderbasedontheencodingspeedandPSNR,andspecificallyaddressedtheproposedschemewhichisDWTSegmentLiftingandAlternatestorage.Throughtheresultsofexperimentsandseriousanalysis,w

8、earriveattheconclusionthattheparallelencoderbasedonGPUhasmorehighencodingspeedforhighresolutionimagescompared、

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