小波域分形图像编码及其在GPU上的快速实现的开题报告开题报告一、选题背景随着科技的不断发展，数字图像的处理和应用越来越广泛，对于数字图像的压缩编码也越来越需要快速高效的处理方法。小波分析是一种多分辨率分析方法，可以用于处理不同尺度的信号，类似于频域分析，但是小波分析比频域分析更快速、更容易实现，并且可以有效地去除图像噪声。在小波分析的基础上，小波域分形编码成为了一种流行的图像压缩方法。小波域分形编码具有压缩比高、保真度高等优点，可以为数字图像的存储和传输节省带宽和存储空间。目前，GPU已经成为高性能计算的重要平台之一，GPU并行计算能力强、能够处理大规模数据，特别是对于小波域分形编码这种计算密集型的任务，GPU的优势更加明显。因此，研究小波域分形图像编码及其在GPU上的快速实现具有较高的实用价值和科学意义。二、选题意义1.研究小波域分形图像编码技术及算法原理，掌握小波变换、分形压缩等相关基础理论。2.针对小波域分形编码的时间复杂度高、计算量大等弊端，研究GPU加速小波域分形编码的方法，提高小波域分形编码的计算效率。3.通过实验验证GPU加速小波域分形编码的实现方法的可行性和效果，并进行评价和比较，为实际使用提供参考。三、研究内容与技术路线1.小波域分形图像编码技术与算法原理研究小波域分形图像编码是将小波变换和分形压缩方法相结合，可以实现对图像的有效压缩。研究小波域分形图像编码技术和算法原理，掌握其基本思想和实现方法，对研究GPU加速小波域分形编码提供基础理论支持。2.基于CUDA的小波域分形图像编码并行算法设计与实现CUDA是NVIDIA推出的一种针对GPU的并行计算架构，可以在GPU上进行高效的并行计算。通过CUDA并行实现小波域分形图像编码，可以大大加快小波变换和分形压缩等计算过程，提高效率和速度。3.实验验证与结果分析通过实验对比，验证基于CUDA的小波域分形图像编码的计算效率和速度，并对处理结果进行分析和评价，展示GPU加速小波域分形编码的实际应用价值和优势。四、预期结果本研究的预期结果如下：1.研究小波域分形图像编码的基础理论和算法原理，了解小波变换和分形压缩等相关知识。2.设计并实现基于CUDA的小波域分形图像编码的并行算法，提高小波域分形编码的计算效率和速度。3.通过实验验证GPU加速小波域分形图像编码的实现方法的可行性和效果，并进行评价和比较。4.为数字图像的快速高效压缩编码提供一种新的实现方法，为数字图像的存储和传输节省带宽和存储空间。五、参考文献[1]C.W.Chan,L.M.Cheng,andP.C.Yuen,“Anewimagecompressionschemeusingadaptivefractalandwavelet,”IEEETransactionsoncircuitsandsystemsforvideotechnology,vol.14,no.7,pp.977-991,Jul.2004.[2]J.Li,G.Sun,andG.Feng,“FastfractalimagecodingbasedonGPUacceleration,”JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,vol.22,no.7,pp.616-624,Oct.2011.[3]M.Zhao,S.Yin,andY.Zhang,“ParallelcomputingimplementationoffractalimagecompressionalgorithmusingCUDA,”JournalofComputationalandAppliedMathematics,vol.290,pp.428-440,Aug.2015.[4]R.Meuli,F.H.Sheikholeslami,andF.Fedorovskaya,“VideoCompressionUsingWaveletTransformandFractalEncoding,”inProceedingsofthe17thAnnualSymposiumonComputerScienceandElectricalEngineering(CSEE),pp.61-65,Nov.2005.