基于OpenCL的高清视频实时去雾与H.264解码并行加速研究的开题报告.docx

基于OpenCL的高清视频实时去雾与H.264解码并行加速研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着数字多媒体技术的不断普及和发展，在许多领域都出现了对高清视频数据的广泛需求。然而，在实际应用中，由于自然环境的限制（如雾、霾等），摄影能力受到了诸多限制。因此，视频去雾技术成为了一个备受关注的研究方向。同时，随着高清视频数据的不断增加和处理需求的提高，加速H.264解码等计算密集型操作成为了一个重要的课题。因此，本研究拟对高清视频实时去雾与H.264解码并行加速进行研究，以满足实际应用需求，具有一定的研究意义和实际应用价值。
二、研究内容和方法
本研究拟采用基于OpenCL的实时去雾技术，同时针对计算密集型的H.264解码加速进行并行计算优化处理。具体的研究内容和方法如下：
1、去雾算法的研究和优化。本研究将研究比较目前各种去雾算法的优缺点，其中主要关注实时性和效果。并在此基础上，采用基于OpenCL的并行计算技术，实现实时去雾处理。
2、H.264解码并行计算优化。本研究拟采用基于OpenCL的并行计算优化方法，针对H.264解码过程中的计算密集型部分（如运动估计、逆变换等）进行并行处理，加速解码过程。
3、实验测试和分析。本研究将采用实验测试的方法，比较研究方法与常规方法的性能差异，分析并优化实验结果。同时，将探索算法并行计算等方面的优化方法，提高研究成果的实现效率。
三、预期研究成果
本研究拟在OpenCL并行计算的基础上，实现高清视频实时去雾与H.264解码并行加速。预计实现的主要成果如下：
1、实现高清视频实时去雾，并与现有的去雾方法进行比较，证明其算法的实时性和效果。
2、实现H.264解码的并行计算优化，加速解码过程，提高计算效率。
3、采用实验分析的方法，对研究方法的性能进行评价，并探索其中的优化方法，提高研究成果的实用性。
四、研究计划与时间表
1、第一阶段（1-3周）：收集阅读相关文献，了解常用的去雾和并行计算技术，制定研究方案。
2、第二阶段（4-7周）：基于OpenCL实现高清视频的实时去雾技术，并进行测试和分析。
3、第三阶段（8-12周）：基于OpenCL并行计算优化H.264解码过程，提高解码效率。
4、第四阶段（13-14周）：对算法并行计算的性能进行测试和分析，并探索优化方法。
5、第五阶段（15-16周）：完成论文撰写和答辩准备工作。
五、参考文献
1、J.Jiang,M.Yang,andJ.Yuan.OptimizationforH.264videodecodingon
GPUs.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,21(4),
2011.
2、E.P.SimoncelliandB.A.Wandell.Themeasurementandperceptionofvisual
opacity.JournalofVision,2(1),2002.
3、K.He,J.Sun,andX.Tang.Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior.
IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,33(12),2011.