基于GPU的图形图像增强处理研究



基于GPU的图形图像增强处理研究

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基于GPU的图形图像增强处理研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
符号对照表	第11-12页
缩略语对照表	第12-15页
第一章绪论	第15-21页
1.1 研究背景和研究意义	第15-16页
1.2 国内外发展现状	第16-19页
1.3 论文的主要工作和内容安排	第19-21页
第二章 NVIDIA GPU并行架构	第21-29页
2.1 GPU的体系结构	第21-23页
2.2 GPU的存储器结构	第23-25页
2.3 GPU异构计算性能优化	第25-28页
2.3.1 算法选择	第26页
2.3.2 数据异步传输	第26页
2.3.3 线程级并行和指令级并行	第26-27页
2.3.4 共享内存冲突	第27-28页
2.4 本章小结	第28-29页
第三章基于CUDA-OpenGL的三维地形实时绘制	第29-39页
3.1 三角形网格模型	第29-30页
3.2 CUDA—OpenGL三维地形实时绘制算法流程	第30-33页
3.2.1 数据描述和实验平台	第30-32页
3.2.2 CUDA—OpenGL算法流程	第32-33页
3.3 CUDA—OpenGL三维地形实时绘制算法优化	第33-37页
3.3.1 共享内存和寄存器优化	第33-35页
3.3.2 扩大线程并发度	第35-36页
3.3.3 设置合适的的线程块大小	第36-37页
3.3.4 测试不同规模的地形数据	第37页
3.4 本章总结	第37-39页
第四章矢量并行插值算法在地形网格模型中的应用	第39-51页
4.1 顶点法矢量插值算法介绍	第39-40页
4.2 基于边缘的顶点法矢量插值算法	第40-45页
4.3 基于边缘的顶点法矢量插值算法的并行优化	第45-50页
4.3.1 全局内存优化	第46-47页
4.3.2 共享内存优化	第47页
4.3.3 寄存器优化	第47-48页
4.3.4 异步传输和流优化	第48-49页
4.3.5 多GPU优化	第49-50页
4.4 本章总结	第50-51页
第五章基于GPU并行优化的图像自回归插值	第51-67页
5.1 图像自回归插值算法	第51-56页
5.2 图像自回归插值算法的GPU并行优化	第56-62页
5.2.1 共享内存和寄存器优化	第58-60页
5.2.2 异步传输和流优化	第60页
5.2.3 多GPU优化	第60-62页
5.3 实验结果与分析	第62-65页
5.4 图像自回归插值并行算法在视频中的应用	第65-66页
5.5 本章总结	第66-67页
第六章总结与展望	第67-69页
6.1 论文总结	第67-68页
6.2 工作展望	第68-69页
参考文献	第69-73页
致谢	第73-75页
作者简介	第75-76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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