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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于GPU的JPEG2000算法研究—小波算法在GPU上的实现
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基于GPU的JPEG2000算法研究—小波算法在GPU上的实现
 
     论文目录
 
摘要第1-3页
Abstract第3-6页
1 绪论第6-9页
   ·课题背景及意义第6页
   ·国内外研究现状及发展趋势第6-7页
   ·常用图像压缩标准第7-8页
     ·JPEG图像压缩标准第7页
     ·MPEG图像压缩标准第7-8页
   ·本文主要内容与结构第8-9页
2 JPEG2000图像压缩标准第9-24页
   ·JPEG2000概述第9-10页
   ·JPEG2000核心算法研究第10-23页
     ·预处理第10-11页
     ·图像分量变换第11-12页
     ·小波变换第12-20页
     ·量化第20-21页
     ·熵编码第21-23页
   ·本章小结第23-24页
3 GPU高性能运算技术第24-38页
   ·GPU通用计算第24-25页
   ·CUDA编程模型第25-28页
     ·CUDA编程概述第25页
     ·主机与设备第25-26页
     ·线程结构第26-27页
     ·硬件映射第27-28页
   ·CUDA软件体系结构第28-29页
   ·CUDA存储器模型与通信机制第29-34页
     ·CUDA存储器模型第29-32页
     ·CUDA通信机制第32-34页
   ·CUDA硬件实现第34-35页
   ·CUDA程序优化第35-37页
     ·优化条件第35-36页
     ·预期目标第36页
     ·优化流程第36-37页
   ·本章小结第37-38页
4 小波在GPU上的实现第38-47页
   ·小波实现方案第38-40页
     ·CPU与GPU协同工作模型第38-39页
     ·逆小波变换第39-40页
   ·小波实现过程第40-46页
     ·并行设计分析第40-44页
     ·多GPU联合解码的实现过程第44-46页
   ·本章小结第46-47页
5 实验平台及实验结果分析第47-54页
   ·实验平台及实验方案第47页
     ·实验平台第47页
     ·实验方案第47页
   ·实验结果及分析第47-53页
     ·8bit图像数据第47-49页
     ·12bit图像数据第49-51页
     ·16bit图像数据第51-52页
     ·实验结果分析第52-53页
   ·本章小结第53-54页
6 结束语第54-55页
参考文献第55-58页
攻读硕士学位期间发表的论文第58-59页
致谢第59-61页

 
 
论文编号BS2243135,这篇论文共61
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