GPU平台上ADL算法的实现

• 作者: 夏涛 孙自龙 欧阳昆 陈加忠 黎单
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: GPU 并行 提升小波变换 图像编码
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 安全与防范
• 页码范围: 165-168
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4032字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.01.044

摘要

自适应方向提升小波变换(ADL)利用图像纹理特征进行变换编码,从而获得更高的编码质量,但同时也增加了计算复杂度.为了提高图像编码速率,在统一计算设备架构(CUDA)的图形处理器(GPU)上,提出一种并行实现ADL中的插值和方向变换计算的新方案,对插值部分同时采用粗粒度和细粒度的并行,即把图像数据分成若干个块进行粗粒度的并行,而对块中的每个像素点采用细粒度的并行.对变换部分中的9个变换方向采用粗粒度的并行.实验表明,在GPU上并行实现ADL变换是CPU实现的4倍左右,CPU-GPU整体架构下的ADL变换编码的速度是CPU平台下的3倍左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏涛	华中科技大学计算机科学与技术学院	63	611	14.0	21.0
2	陈加忠	华中科技大学计算机科学与技术学院	26	159	8.0	11.0
3	欧阳昆	华中科技大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0
4	黎单	华中科技大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0
5	孙自龙	华中科技大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0