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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

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