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基于通用可编程GPU的视频编解码器——架构、算法与实现

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毕业论文范文题目:基于通用可编程GPU的视频编解码器——架构、算法与实现,论文范文关键词:基于通用可编程GPU的视频编解码器——架构、算法与实现
基于通用可编程GPU的视频编解码器——架构、算法与实现毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:随着数字电视和网络技术的发展,以PC为核心的数字家庭娱乐方式,逐渐成为一种主流趋势。如何在现有的PC系统上,在不升级硬件的前提下,廉价而方便的实现对高清晰度视频的实时编解码,引起了研究者们的广泛关注。可编程GPU(GraphicsProcessingUnit)的出现,为解决上述问题提供了一条可能的途径。作为显卡的核心处理器(此处忽略..),GPU传统上只负责3D绘制等图形渲染工作,然而研究者们发现,利用其可编程性,可以让GPU完成一些3D渲染以外的工作。基于GPU的通用科学计算迅速成为了研究热点。然而,将可编程GPU应用于视频编解码领域的研究却还很少见。本文利用GPU的可编程3D引擎,提出了将GPU作为协处理器以加速视频编解码的技术方案。为了充分发挥GPU的(略..)计算能力,本文提出了CPU+GPU的并行编解码器架构,并在此基础上,设计了一系列适合于GPU实现的编解码算法。实验证明,本文提出的架构、算法和实现方案,相对于传统编解码器,可以在不升级硬件的情况下,大大提高高清晰度视频流编解码的速度。本文首先简要介绍了高清晰度视频技术的发展和可编程GPU的工作原理。第三章详细介绍本文实(略..)现的基于GPU的MPEG2编码器。具体分析了其独特的并行架构,创新的适合于GPU实现的ATSMVP、MCSAD和ZB-LMES算法,以及双线程的结构。同时还基于编码速度和编码信噪比,分析比较了本文编码器和传统编码器的性能。第四章详细介绍基于GPU的MPEG2解码器。具体阐述了本文所提出的分级的并行解码器架构,独创的反量化、(略..)IDCT和运动补偿的多通道算法,以及GPU和CPU之间的负载均衡算法。同时,也比较了本文解码器和传统解码器的性能。通过实验的对比和仔细的分析,我们可以得出结论:对于高清晰度视频,建构于CPU+GPU之上的并行编解码器,比经过充分优化的基于传统架构的编解码器,具有更高的编解码速度,而同时保持了编解码增益。


以上为本篇毕业论文范文基于通用可编程GPU的视频编解码器——架构、算法与实现的介绍部分。
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