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基于GPU的JPEG2000图像压缩技术研究

吴蔚  
【摘要】:作为新一代的静态图像压缩标准,与传统的JPEG图像压缩标准相比,JPEG2000不仅能够在较高的压缩比率的情况下得到质量很好的图像,而且拥有同时支持有损压缩和无损压缩,感兴趣区域编码,渐进式传输等诸多的性能优势。因此,JPEG2000标准在现代多媒体网络技术领域中得到了广泛的应用,但是JPEG2000算法本身也在JPEG标准的基础上增加了难度。 现有的通用CPU加软件处理难以满足某些实际应用中对JPEG2000静态图像压缩的实时性要求,或者需要付出昂贵的代价。然而,随着计算机科学的发展,可编程图形处理器(GPU)的强大并行计算能力得到了世界范围的关注。特别是CUDA的推出,彻底改变了利用GPU进行并行加速计算的命运。利用CUDA技术在通用计算GPU上实现JPEG2000静态图像压缩标准,能够有效地避免在硬件实现的过程中产生的灵活性差,开发周期长等缺点。 本文首先介绍了JPEG2000静态图像压缩标准核心编码系统的基本原理,通用计算GPU的硬件体系结构,CUDA的异构编程模型和存储模型。然后,根据GPU并行计算的特点,详细分析了JPEG2000算法中可利用GPU并行实现的关键部分。提出将DWT部分和Tier1部分通过CUDA编程,在GPU上并行实现来达到提高JPEG2000静态图像压缩速度的目的。最后,将实验结果与JPEG2000标准在通用CPU上实现进行对比并得出结论:采用CUDA技术在GPU上对JPEG2000算法进行并行加速计算,大幅度地提高了JPEG2000图像压缩算法的压缩速度。


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