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基于GPU的JPEG2000图像压缩编码技术的研究的开题报告
开题报告
一、研究背景与意义
随着数字图像在各个领域中的广泛应用，对数字图像处理的要求也越来越高。而图像压缩是数字图像处理中非常重要的一步，它可以减小图像的存储空间，减少数据传输时的带宽，提高图像传输速率，降低数据传输成本等。
当前常用的图像压缩编码标准有JPEG、JPEG2000和H.264等。JPEG和H.264都是基于CPU进行编解码计算的，而GPU作为另一类可以进行并行计算的硬件，具有大规模并行数据处理能力、高速存储器、高带宽等优点，因此可以为图像压缩编码提供更为高效的计算方式。
本文将重点研究基于GPU的JPEG2000图像压缩编码技术，探索GPU并行计算的优势在JPEG2000压缩编码中的应用，以提高压缩编码的效率和质量，进而为数字图像的处理和传输提供更为高效的解决方案。
二、研究内容和技术路线
1.研究内容
（1）JPEG2000压缩编码理论研究：对JPEG2000压缩编码的基本概念、原理和编码流程进行深入研究，掌握其压缩编码算法。
（2）GPU计算架构研究：研究GPU的计算架构、计算模式和并行计算原理，掌握GPU的编程方法。
（3）GPU加速的JPEG2000图像压缩编码技术研究：以GPU为核心，结合JPEG2000压缩编码算法的特点，探索GPU并行计算在JPEG2000压缩编码中的应用，提高JPEG2000压缩编码的效率、减少计算时间和数据传输时间，同时也提高压缩编码的质量。
2.技术路线
（1）理论分析，掌握JPEG2000压缩编码算法及其流程。
（2）实现JPEG2000压缩编码算法的CPU串行版本，熟悉JPEG2000压缩编码算法的实现。
（3）通过CUDA编程实现GPU并行计算版本的JPEG2000压缩编码算法。针对不同计算任务，在GPU上设计并行计算流程，优化算法实现。
（4）对比测试CPU串行版本和GPU并行版本的JPEG2000压缩编码算法的压缩效率、质量和计算性能。
三、预期成果及应用价值
根据本文的研究内容和技术路线，预计可以实现GPU加速的JPEG2000图像压缩编码技术，取得以下成果：
（1）掌握JPEG2000压缩编码算法及其流程。
（2）实现基于CPU的JPEG2000压缩编码算法。
（3）实现基于GPU的JPEG2000压缩编码算法。
（4）对比测试CPU和GPU版本的JPEG2000压缩编码算法的压缩效率、质量和计算性能，探究GPU并行计算在JPEG2000压缩编码中的应用。
该研究可将GPU计算技术与JPEG2000算法相结合，在图像压缩编码方面取得更好的效果，提高图像处理、传输和存储的效率，拓展数字图像处理方向，具有重要应用价值。