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摘要:隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)接收端獲得圖像信息越來(lái)越豐富，通過連接輸入端獲得視頻圖像數(shù)據(jù)使人們的生活變得更加便捷高效。但由于數(shù)據(jù)通信過程中傳輸帶寬限制，圖像信號(hào)不能原封不動(dòng)進(jìn)行通信傳輸，圖像數(shù)據(jù)一般情況下在經(jīng)過壓縮處理后才進(jìn)行傳輸通訊，經(jīng)過壓縮處理后的圖像數(shù)據(jù)量減少，使得帶寬限定的情況下能夠傳輸更多圖像信息。 本文針對(duì)圖像向量量化算法和統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)CUDA進(jìn)行研究，通過使用CUDA對(duì)向量量化編碼系統(tǒng)進(jìn)行并行加速，解決了圖像數(shù)據(jù)傳輸時(shí)數(shù)據(jù)量過大的問題，通過對(duì)串行向量量化算法與并行向量量化算法進(jìn)行程序耗時(shí)比較，驗(yàn)證了基于CUDA的向量量化系統(tǒng)性能加速的可行性。
關(guān)鍵詞：CUDA；向量量化；量化碼書
目錄 摘要 Abstract 1 緒論-1 1.1 研究背景和意義-1 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀-2 1.3 主要工作內(nèi)容-3 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排-4 2向量量化方法研究-5 2.1向量量化概況-5 2.2圖像向量量化壓縮技術(shù)研究-5 2.3 LVQ向量量化理論-6 3 CUDA并行處理機(jī)制-9 3.1 GPU工作原理-9 3.2 CUDA并行處理機(jī)制-11 4 基于CUDA的向量量化系統(tǒng)設(shè)計(jì)-13 4.1 碼本訓(xùn)練算法分析-13 4.2向量量化編碼算法分析-15 4.3 并行編碼算法設(shè)計(jì)-16 4.3.1 編碼算法并行調(diào)整研究-16 4.3.2 基于CUDA的向量量化算法-16 4.4 實(shí)驗(yàn)與分析-18 4.4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建-18 4.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與分析-18 結(jié) 論-20 參考文獻(xiàn)-21 致 謝-22 |
