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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--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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基于通用可编程GPU的视频编解码器——架构、算法与实现
 
     论文目录
 
摘要第1-3页
ABSTRACT第3-4页
目录第4-7页
第一章 绪论第7-18页
 1.1 引言第7-8页
 1.2 视频实时编解码所面临的挑战第8-10页
  1.2.1 高清晰度视频对实时编解码提出的挑战第8-9页
  1.2.2 以PC为中心的高清晰度视频应用第9-10页
 1.3 GPU在视频编解码中的作用第10-15页
  1.3.1 硬件解码与DXVA第11-12页
  1.3.2 可编程3D引擎与GPGPU第12-14页
  1.3.3 可编程3D引擎在视频编解码领域的应用现状第14页
  1.3.4 利用3D引擎加速视频编解码的优点和难点第14-15页
 1.4 论文主要工作与章节安排第15-18页
第二章 3D引擎工作原理与编程第18-29页
 2.1 计算机3D渲染原理第18-19页
 2.2 3D引擎的工作过程第19-20页
 2.3 可编程引擎第20-23页
  2.3.1 顶点/像素处理器的体系结构和Shader Model第21-22页
  2.3.2 图形处理器的特点第22-23页
  2.3.3 深度测试和ZBuffer第23页
 2.4 DirectX Graphics接口第23-27页
  2.4.1 高级着色器语言第24页
  2.4.2 D3D程序的基本结构第24-26页
  2.4.3 用3D引擎绘制视频第26-27页
 2.5 本章小结第27-29页
第三章 基于通用可编程GPU的MPEG2编码器第29-63页
 3.1 编码器的并行架构第29-32页
  3.1.1 传统MPEG2编码器架构第29-30页
  3.1.2 基于GPU的MPEG2编码器并行架构第30-32页
 3.2 适合于GPU的编码算法第32-45页
  3.2.1 自适应运动矢量预测算法第33-35页
  3.2.2 多通道SAD算法第35-37页
  3.2.3 运动估计中基于深度测试的提前退出算法第37-43页
  3.2.4 亚像素搜索与无限精度的运动矢量第43-45页
  3.2.5 算法的适用性第45页
 3.3 编码器的实现第45-55页
  3.3.1 双线程程序结构第46页
  3.3.2 主线程流程第46-47页
  3.3.3 子线程流程第47-49页
  3.3.4 共享缓冲区与线程同步第49-51页
  3.3.5 Multiple Render Target第51-52页
  3.3.6 GPU的输入数据结构和纹理坐标映射第52-54页
  3.3.7 2-Pass的MCSAD第54-55页
 3.4 编码器的性能分析第55-62页
  3.4.1 ATSMVP的性能分析第55-56页
  3.4.2 MCSAD的性能分析第56-57页
  3.4.3 LMES的性能分析第57-59页
  3.4.4 编码器整体性能第59-60页
  3.4.5 瓶颈与可能的解决途径第60-62页
 3.5 本章小结第62-63页
第四章 基于通用可编程GPU的MPEG2解码器第63-89页
 4.1 解码器的并行架构第63-65页
  4.1.1 传统架构第63-64页
  4.1.2 适宜于GPU+CPU的分级并行架构第64-65页
 4.2 适合于GPU的解码算法与技术第65-79页
  4.2.1 PSC与VSC第65-68页
  4.2.2 基于ZBuffer的分类算法第68-70页
  4.2.3 两步法多通道运动补偿第70-72页
  4.2.4 基于可编程GPU的IDCT算法第72-77页
  4.2.5 多通道IQ第77-78页
  4.2.6 GPU与CPU的负载均衡第78-79页
 4.3 解码器的实现第79-82页
  4.3.1 单线程实现GPU和CPU并行工作第79-80页
  4.3.2 分类的粒度第80-81页
  4.3.3 浮点运算的误差问题第81-82页
 4.4 性能分析与比较第82-87页
  4.4.1 PSC、VSC与ZBC的比较第83-84页
  4.4.2 TSMCMC与单通道MC的比较第84页
  4.4.3 GPU上的IDCT与CPU上的IDCT第84-85页
  4.4.4 解码器整体性能第85-87页
 4.5 本章小结第87-89页
第五章 结论与展望第89-92页
 5.1 结论第89-90页
 5.2 展望第90-92页
参考文献第92-95页
硕士在读期间发表的论文第95-96页
致谢第96页

 
 
论文编号BS1019677,这篇论文共96
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