小波域分形圖像編碼及其在GPU上的快速實現(xiàn)的開題報告

小波域分形圖像編碼及其在GPU上的快速實現(xiàn)的開題報告開題報告一、選題背景隨著科技的不斷發(fā)展，數(shù)字圖像的處理和應(yīng)用越來越廣泛，對于數(shù)字圖像的壓縮編碼也越來越需要快速高效的處理方法。小波分析是一種多分辨率分析方法，可以用于處理不同尺度的信號，類似于頻域分析，但是小波分析比頻域分析更快速、更容易實現(xiàn)，并且可以有效地去除圖像噪聲。在小波分析的基礎(chǔ)上，小波域分形編碼成為了一種流行的圖像壓縮方法。小波域分形編碼具有壓縮比高、保真度高等優(yōu)點，可以為數(shù)字圖像的存儲和傳輸節(jié)省帶寬和存儲空間。目前，GPU已經(jīng)成為高性能計算的重要平臺之一，GPU并行計算能力強、能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，特別是對于小波域分形編碼這種計算密集型的任務(wù)，GPU的優(yōu)勢更加明顯。因此，研究小波域分形圖像編碼及其在GPU上的快速實現(xiàn)具有較高的實用價值和科學(xué)意義。二、選題意義1.研究小波域分形圖像編碼技術(shù)及算法原理，掌握小波變換、分形壓縮等相關(guān)基礎(chǔ)理論。2.針對小波域分形編碼的時間復(fù)雜度高、計算量大等弊端，研究GPU加速小波域分形編碼的方法，提高小波域分形編碼的計算效率。3.通過實驗驗證GPU加速小波域分形編碼的實現(xiàn)方法的可行性和效果，并進行評價和比較，為實際使用提供參考。三、研究內(nèi)容與技術(shù)路線1.小波域分形圖像編碼技術(shù)與算法原理研究小波域分形圖像編碼是將小波變換和分形壓縮方法相結(jié)合，可以實現(xiàn)對圖像的有效壓縮。研究小波域分形圖像編碼技術(shù)和算法原理，掌握其基本思想和實現(xiàn)方法，對研究GPU加速小波域分形編碼提供基礎(chǔ)理論支持。2.基于CUDA的小波域分形圖像編碼并行算法設(shè)計與實現(xiàn)CUDA是NVIDIA推出的一種針對GPU的并行計算架構(gòu)，可以在GPU上進行高效的并行計算。通過CUDA并行實現(xiàn)小波域分形圖像編碼，可以大大加快小波變換和分形壓縮等計算過程，提高效率和速度。3.實驗驗證與結(jié)果分析通過實驗對比，驗證基于CUDA的小波域分形圖像編碼的計算效率和速度，并對處理結(jié)果進行分析和評價，展示GPU加速小波域分形編碼的實際應(yīng)用價值和優(yōu)勢。四、預(yù)期結(jié)果本研究的預(yù)期結(jié)果如下：1.研究小波域分形圖像編碼的基礎(chǔ)理論和算法原理，了解小波變換和分形壓縮等相關(guān)知識。2.設(shè)計并實現(xiàn)基于CUDA的小波域分形圖像編碼的并行算法，提高小波域分形編碼的計算效率和速度。3.通過實驗驗證GPU加速小波域分形圖像編碼的實現(xiàn)方法的可行性和效果，并進行評價和比較。4.為數(shù)字圖像的快速高效壓縮編碼提供一種新的實現(xiàn)方法，為數(shù)字圖像的存儲和傳輸節(jié)省帶寬和存儲空間。五、參考文獻[1]C.W.Chan,L.M.Cheng,andP.C.Yuen,“Anewimagecompressionschemeusingadaptivefractalandwavelet,”IEEETransactionsoncircuitsandsystemsforvideotechnology,vol.14,no.7,pp.977-991,Jul.2004.[2]J.Li,G.Sun,andG.Feng,“FastfractalimagecodingbasedonGPUacceleration,”JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,vol.22,no.7,pp.616-624,Oct.2011.[3]M.Zhao,S.Yin,andY.Zhang,“ParallelcomputingimplementationoffractalimagecompressionalgorithmusingCUDA,”JournalofComputationalandAppliedMathematics,vol.290,pp.428-440,Aug.2015.[4]R.Meuli,F.H.Sheikholeslami,andF.Fedorovskaya,“VideoCompressionUsingWaveletTransformandFractalEncoding,”inProceedingsofthe17t