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H.264编码关键模块并行算法设计及其在CUDA上的实现的开题报告.docx 立即下载
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H.264编码关键模块并行算法设计及其在CUDA上的实现的开题报告开题报告题目:H.264编码关键模块并行算法设计及其在CUDA上的实现一、选题背景随着视频技术的不断发展,视频压缩也变得越来越重要。H.264(又称为MPEG-4AVC)是一种强大的视频压缩标准,被广泛应用于数字电视、网络视频、电影制作和其他多媒体应用。它采用了先进的编码技术,能够在较低的码率下提供高质量的视频。然而,H.264编码算法是一种计算密集型的过程,需要大量的计算资源。为了使H.264编码算法能够更快地完成,需要使用并行计算技术。CUDA是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型,它允许开发人员在NVIDIAGPU上以并行方式运行计算密集型应用程序。二、选题意义本课题旨在设计一种并行化的H.264编码算法,以提高编码速度和性能。通过使用CUDA并行计算平台,本课题将实现关键的H.264编码模块(如运动估计和量化)的并行化。通过提高H.264编码的速度和效率,可以为数字电视、网络视频、电影制作和其他多媒体应用提供更好的服务。三、研究内容1.H.264编码算法的原理和基本流程研究2.H.264编码算法中关键的模块(如运动估计、量化)的并行化算法设计3.CUDA并行计算平台的学习和实践4.CUDA上关键的H.264编码模块实现和优化5.实验室测试和结果分析四、预期成果1.H.264编码算法关键模块的并行化算法设计和实现2.H.264编码模块在CUDA上的并行实现3.基于实验室测试的H.264编码速度和性能分析4.学术论文和代码五、研究难点1.H.264编码算法中关键模块的并行化算法设计和实现2.CUDA并行计算平台的学习和实践3.在CUDA上实现H.264编码模块的优化六、研究计划1.第1-2周:研究H.264编码算法的原理和基本流程,学习CUDA并行计算平台。2.第3-4周:研究H.264编码算法中关键模块的并行化算法设计。3.第5-6周:实现H.264编码模块在CUDA上的并行实现。4.第7-8周:对H.264编码模块在CUDA上的性能进行优化。5.第9-10周:进行实验室测试和结果分析。6.第11-12周:准备学术论文和代码。七、参考文献1.Wiegand,T.,Sullivan,G.J.,Bjontegaard,G.,&Luthra,A.(2003).OverviewoftheH.264/AVCvideocodingstandard.IEEETransactionsoncircuitsandsystemsforvideotechnology,13(7),560-576.2.Yi,K.C.,&Kim,T.H.(2011).Real-timeH.264videoencoderonCUDA.JournalofReal-TimeImageProcessing,6(1),25-35.3.Zhang,L.,Liu,H.F.,Dai,L.R.,&Zhang,C.(2012).AparallelH.264/AVCencoderonCUDA.JournalofComputationalInformationSystems,8(13),5547-5554.
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