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《基于通用GPU的JPEG2000算法的并行實現(xiàn)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、1411004{#fJ女：—王——!L#*日：旦墮業(yè)單mft¨：—!籩!!!一膏g：——巾／蟲廓孿生廖碩士學位論文論文題目：基f通用GPU∞JPEG20C0算*∞并行實現(xiàn)學生姓名學號指導教師學科專業(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碩士研究生學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)南京郵電大學碩士研究生學位論文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、
