含GPU环境高清视频图像处理算法研究与实现

摘要

随着网络技术的发展以及多媒体技术的逐步成熟，多媒体技术已经广泛应用于社会的各个领域。高清视频图像信息量巨大，其应用对现有视频图像处理、存储、以及网络传输提出了新的要求。为了提高高清视频图像的处理效率，降低延时，新的运算体系结构和高性能计算方法层出不穷。在现有计算机系统体系结构中，发展趋势之一是多核CPU系统结构；另一个发展趋势是包含有图像处理器的异构多核结构（CPU+GPU）。研究了在后者结构环境里，从理论上如何提高高清视频图像处理中转码、编码的并行性，提出了相应的并行性算法，给出详细的测试数据和对比结果。主要研究和创新工作如下：
　　 ⑴分别对HARR和5/3小波变换，提出了基于异构多核平台下并行整数小波变换方法。依据HARR小波变换的原理，以四个相邻位置的像素为单位做并行计算。根据5/3整数小波变换原理，以行为单位对其做并行计算。与CPU结构整数小波变换计算时间相比较，在GPU多核结构平台下采用5/3小波处理高清图像的计算时间减少了90％左右。
　　 ⑵提出了一种MPEG-2/H.264帧内并行快速转码算法PFIT，算法包含三个并行计算环节：以解码过程中的DCT因子为研究对象，并行统计图像各个宏块的平滑性，预判H.264帧内编码的宏块模式选择；对DCT信息做并行IDCT计算，使其解码到像素域；在像素域对图像做SOBEL边缘检测，并行统计和分析了4×4，8×8和16×16内的方向性，最终确定H.264帧内编码预测模式。通过OpenMP在双GPU平台上对前两个步骤同时并行计算。实验结果表明，在牺牲较小PSNR条件下，PFIT算法降低帧内转码的时间复杂度，与标准级联算法运算时间相比较减少了50％左右。
　　 ⑶提出了一种MPEG-2/H.264帧间并行快速转码算法PFPT，算法包含三个并行环节：通过对MPEG-2帧间解码信息再利用，并行预判宏块运动强度，进一步预判Intra模式选择或Inter模式分割，将MPEG-2宏块的1/2精度运动矢量指定为H.264帧间宏块编码的预测运动矢量PMV，根据PMV变化动态调整H.264运动估计的搜索窗口；并行计算H.264七种分割模式的预测差SAD（Sum of Absolute Difference）；对帧间编码并行计算运动估计。通过OpenMP在双GPU平台上对前两个步骤同时并行计算。实验表明与标准级联转码算法运算时间相比较减少了90％左右。
　　 ⑷在2，3的算法基础上，提出了一种MPEG-2/H.264分辨率并行快速转码算法PFRT。首先，分析帧内分辨率转码算法，利用邻近四个宏块预判模式，预估重构宏块的模式选择，预测模式选择仍然采用3中SOBLE边缘检测来进行预判。其次，分析帧间分辨率转码算法，利用邻近四个宏块的解码信息分析各个宏块的运动复杂度，对重构宏块做模式分割选择以及预测运动矢量的估计。实验表明，在与标准级联算法在时间复杂度上比较中，帧内分辨率转码算法计算时间减少了50％，帧间分辨率转码算法计算时间减少了90％。
　　 ⑸在以上算法的基础上，提出了含双GPU环境下高清视频图像处理的框架结构，提出了基于上述框架的眼科远程医疗系统，该系统能有效对高清视频图像做并行处理。

目录

文摘

英文文摘

声明

1 绪 论

2 GPU并行快速整数小波变换算法

3 GPU并行MPEG-2/H.264快速帧内转码算法

4 GPU并行MPEG-2/H.264快速帧间转码算法

5 GPU并行MPEG-2/H.264快速分辨率转码算法

6 含GPU环境高清视频图像处理系统框架

7 全文总结

8 致谢

9 参考文献

附录