【摘 要】
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在当今蓬勃发展的信息时代,数字视频由于高效、直观的信息表达方式而备受青睐。随着H.264与HEVC视频编码标准的推出,实现高性能的视频压缩已成为现实,但同时编解码的计算复杂
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在当今蓬勃发展的信息时代,数字视频由于高效、直观的信息表达方式而备受青睐。随着H.264与HEVC视频编码标准的推出,实现高性能的视频压缩已成为现实,但同时编解码的计算复杂度大大提高,严重制约了视频编解码的运行速度。近几年,GPU (Graphic Processing Unit,图形处理器)技术快速发展,其突出的浮点运算和并行计算性能越来越适合通用计算。2008年,OpenCL计算框架的提出使得基于CPU与GPU组建的异构平台开发出并行加速算法成为可能。因此,本文利用GPU众核环境对H.264解码器和HEVC中CABAC熵编码开发出并行算法,以提高高清视频编解码的速度,满足实际应用需要。本文工作主要包括三部分：(1)针对H.264解码器中运算复杂度较大的各算法模块进行并行算法设计。包括对反量化与DCT反变换设计出全并行算法,对亮度1/4像素内插及色度1/8像素内插设计出不同并行度的并行算法,对帧内重建和帧间重建有针对性地设计出对角并行和全并行算法。(2)针对HEVC编码器中耗时较多的CABAC模块进行并行算法设计,主要对CABAC中的语法元素预处理过程设计出两种不同并行度的全并行算法。(3)针对整个H.264解码器及HEVC编码器分别设计出CPU双线程+GPU多线程并行方案,进一步增强编解码的加速效果。以上三项工作均通过OpenCL编程在CPU+GPU异构平台上予以实现。文中进行了大量的实验,实验结果表明,与标准的JM13.2解码器相比,本文设计的H.264并行解码器在保证视频解码性能一致的条件下,显著提高了解码速度,实现了高清晰视频实时解码重建(帧率≥30fps)的应用要求；与x265相比,本文设计的HEVC中CABAC并行算法有效地提高了计算效率,运行耗时显著降低。
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