JPEG壓縮算法并行化設計
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隨著圖像數(shù)據(jù)的大量增加，傳統(tǒng)單處理器或多處理器結(jié)構(gòu)的計算設備已無法滿足實時性數(shù)據(jù)處理要求。異構(gòu)并行計算技術因其高效的計算效率和并行的實時性數(shù)據(jù)處理能力，正得到廣泛關注和應用。利用GPU在圖形圖像處理方面并行性的優(yōu)勢，提出了基于OpenCL的JPEG壓縮算法并行化設計方法。將JPEG算法功能分解為多個內(nèi)核程序，內(nèi)核之間通過事件信息傳遞進行順序控制，并在GPU+CPU的異構(gòu)平臺上完成了并行算法的仿真驗證。實驗結(jié)果表明，與CPU串行處理方式相比，本文提出的并行化算法在保持相同圖像質(zhì)量情況下有效提高了算法的執(zhí)行效率，大幅降低了算法的執(zhí)行時間，并且隨著圖形尺寸的增加，算法效率獲得明顯的提升。
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