基于通用GPU的JPEG2000算法的并行實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著數(shù)字圖像的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，對(duì)圖像質(zhì)量的要求越來(lái)越高。在數(shù)字電影用領(lǐng)域，JPEG2000被DCI選定為數(shù)字存儲(chǔ)的圖像格式，但電影數(shù)據(jù)量龐大，如果用CPU來(lái)壓縮，效率低且成本高。 本文首先介紹了JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)及實(shí)現(xiàn)方法以及GPU和CUDA的工作原理。然后，根據(jù)GPU并行計(jì)算的特點(diǎn)，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(jì)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(jì)了

2、DWT分段提升和交替存儲(chǔ)的實(shí)現(xiàn)方案，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了MCT和DWT算法。接著，對(duì)本文設(shè)計(jì)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在無(wú)損和有損壓縮模式下，本文提出的架構(gòu)、算法和實(shí)現(xiàn)方案，相對(duì)于傳統(tǒng)的編碼器，可以在不升級(jí)硬件的情況下，大大提高了高分辨率圖像的編碼速度，同時(shí)又保持了編碼質(zhì)量。隨著GPU的可編程和計(jì)算能力進(jìn)一步增強(qiáng)，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