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基于异构计算图像压缩技术的研究
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基于异构计算图像压缩技术的研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-11页
第1章 绪论
第11-21页
1.1 研究背景及意义
第11-12页
1.2 GPU通用计算的发展现状
第12-17页
1.2.1 GPU的发展状况
第12-15页
1.2.2 GPU通用计算的应用现状
第15-17页
1.3 图像压缩技术的发展
第17-20页
1.4 研究内容及论文结构
第20-21页
第2章 异构计算技术
第21-31页
2.1 常见的GPGPU技术
第21-23页
2.1.1 OpenCL
第21-22页
2.1.2 DirectCompute
第22-23页
2.1.3 CUDA
第23页
2.2 CUDA技术
第23-30页
2.2.1 CUDA的硬件构架
第23-25页
2.2.2 CUDA的编程模型
第25-29页
2.2.3 CUDA程序设计
第29-30页
2.3 本章小结
第30-31页
第3章 数字图像压缩技术
第31-55页
3.1 常用的图像压缩编码技术
第31-33页
3.1.1 GIF图像压缩技术
第31-32页
3.1.2 PNG图像压缩技术
第32-33页
3.1.3 JPEG图像压缩技术
第33页
3.2 JPEG基本原理
第33-37页
3.2.1 空间冗余度
第34-35页
3.2.2 信息冗余度
第35-36页
3.2.3 JPEG编解码
第36-37页
3.3 JPEG静态图像压缩算法
第37-47页
3.3.1 色彩空间
第37-38页
3.3.2 离散余弦变换DCT
第38-42页
3.3.3 量化
第42-43页
3.3.4 熵编码
第43-46页
3.3.5 JPEG文件语法和结构
第46-47页
3.4 传统JPEG优化算法
第47-54页
3.4.1 色彩空间变换
第48页
3.4.2 DCT变换
第48-51页
3.4.3 DCT量化误差的定量化
第51-53页
3.4.4 各平台的优缺点
第53-54页
3.5 本章小结
第54-55页
第4章 基于异构计算的静态图像压缩
第55-73页
4.1 JPEG并行编码算法
第55-67页
4.1.1 色彩空间并行算法
第56-58页
4.1.2 DCT并行算法
第58-64页
4.1.3 量化并行算法
第64-66页
4.1.4 熵编码并行化
第66-67页
4.2 实验与结果分析
第67-71页
4.2.1 编码耗时
第67-69页
4.2.2 质量评价
第69-71页
4.3 本章小结
第71-73页
第5章 结论
第73-75页
参考文献
第75-79页
致谢
第79页
本篇论文共
79
页,
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