H.264视频解码协同计算的设计与实现的开题报告

精品文档---下载后可任意编辑 H.264视频解码协同计算的设计与实现的开题报告 一、选题背景 随着互联网的快速进展和普及，视频成为人们猎取信息和娱乐的主要方式之一。然而，视频传输与存储需要占用大量的带宽和存储空间，因此如何在有限的网络带宽和存储资源下，提高视频传输和存储的效率，成为了一个热门的讨论方向。编码是提高视频传输和存储效率的重要手段之一，而H.264是当前广泛使用的视频编码标准。然而，在解码H.264视频时，需要消耗大量的计算资源，导致解码速度缓慢。 同时，计算机硬件的进步也为解决H.264视频解码速度缓慢问题提供了可能。目前，大部分计算机都配备了多核处理器，且GPU通常拥有大量的并行计算单元，具有很强的并行计算能力。因此，使用多核处理器和GPU进行协同计算，可以很大程度地提高H.264视频解码的速度。 针对以上问题，本文提出了H.264视频解码协同计算的设计与实现。 二、主要讨论内容 本文的主要讨论内容包括以下四个方面 1. H.264视频解码算法讨论本文将介绍H.264视频解码算法的基本原理，包括帧结构、宏块结构、帧内预测和帧间预测等。 2. 多核CPU加速H.264视频解码本文将使用OpenMP并行框架，对H.264解码算法进行并行优化，利用多核CPU提高解码速度。 3. GPU加速H.264视频解码本文将设计并实现基于CUDA的GPU加速H.264视频解码算法，通过利用GPU的并行计算能力，加速解码速度。 4. 多核CPU和GPU协同计算本文将利用多核CPU和GPU的协同计算，实现更快速的H.264视频解码。 三、讨论意义和预期目标 本文的讨论意义在于提高H.264视频解码的速度，从而提高视频传输和存储的效率。同时，本文采纳了多核CPU和GPU协同计算的方法，可以发挥计算机硬件的最大性能优势，为解决H.264视频解码速度缓慢问题提供了一种新的解决思路。 预期目标 1. 设计并实现OpenMP并行框架下的H.264视频解码算法，并获得一定的加速比。 2. 设计并实现基于CUDA的GPU加速H.264视频解码算法，并获得一定的加速比。 3. 实现多核CPU和GPU协同计算的H.264视频解码算法，并进一步提升解码速度。 4. 对所实现的算法进行实验测试，验证其有效性和可行性。