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HEVC关键模块并行算法的设计与基于GPU的实现的开题报告
一、选题背景
随着4K、8K高清视频的普及以及虚拟现实、增强现实等技术的快速发展，视频压缩编码技术也面临更高的要求：提高压缩比，减少码流，提升视频质量。新一代的视频编码标准——HEVC（HighEfficiencyVideoCoding）应运而生。HEVC相比于前一代的H.264/AVC，在相同的视频质量下能够大幅度减少码率，有效提高压缩比。但是，随着视频分辨率和帧率的增加，压缩编码的计算量也会呈指数级增长，执行时间较长。
针对HEVC压缩过程中的计算量大，考虑采用并行化技术提高编码速度。
二、研究目标
本项目旨在探究HEVC中的关键模块，并通过并行算法的设计和GPU加速实现，加快HEVC压缩编码过程的执行速度。
具体目标如下：
1.分析和理解HEVC压缩编码标准，重点研究关键模块：变换、量化、预测等，确定需要并行化的模块。
2.针对选定的模块，设计合适的并行算法。
3.实现GPU加速的HEVC编码器。
4.对实现结果进行性能评测，验证并行算法的加速效果。
三、研究内容
1.HEVC压缩编码标准的分析和理解。
HEVC标准是由ITU-T与MPEG联合开发的，主要用于高清电视广播和互联网视频等领域。在分析HEVC标准的过程中，需要重点研究和理解HEVC的编码流程、编码结构、重要参数和关键模块：变换模块、量化模块、预测模块等。
2.并行算法设计。
针对选定的关键模块，需要进行并行算法设计，以实现数据的并行计算。例如：对变换模块使用多个并行计算单元，对一个输入矩阵的多行进行计算，以实现变换模块的并行加速。
3.GPU加速实现。
采用CUDA技术实现GPU加速，调用GPU的并行计算能力，加速选定的HEVC关键模块的计算过程，实现HEVC编码器的加速。
4.性能评测与分析。
对实现的GPU加速HEVC编码器进行性能评测，包括编码速度、压缩比和视频质量等指标的测量，评估并行算法的并行效果，在不影响视频质量的前提下，提高编码速度和压缩比。
四、研究意义
本项目的研究结果将具有以下意义：
1.提高HEVC的编码速度，降低编码过程的计算复杂度。
2.基于GPU加速实现的HEVC编码器，具有更快的编码速度和更高的压缩比，提高了视频流的传输效率和用户的观看体验。
3.研究建立了并行算法设计和GPU加速实现的方法，为后续视频编码标准的压缩编码过程的性能优化提供了新的思路和方法。
五、研究计划
1.第一阶段（2-3周）：研究HEVC压缩编码标准，理解HEVC的编码流程，研究HEVC的关键模块：变换、量化和预测等，选择需要并行化的模块。
2.第二阶段（3-4周）：针对选定的模块，进行并行算法设计，实现CPU并行计算。
3.第三阶段（2-3周）：实现GPU加速的并行算法，编写CUDA代码，学习CUDA编程方法。
4.第四阶段（2-3周）：对实现结果进行性能评测，测量编码速度、压缩比和视频质量等指标，评估并行效果。
5.第五阶段（1周）：完成论文写作，准备答辩。