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- [发明专利]一种基于GPU的并行像素自适应偏移方法-CN201610281623.X有效
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纪庆革;林润阳;朱婷;梁凡
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中山大学
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2016-04-28
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2019-07-09
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H04N19/436
- 本发明提出一种基于GPU的并行像素自适应偏移方法,利用GPU的大量线程进行像素级并行统计、LCU块级并行相对失真计算和像素级并行修正,从而获得显著的时间减幅。标准的SAO算法非常不利于并行化。首先,参数融合机制使SAO块参数具有不确定的数据依赖性;其次,区域像素相关性导致统计时存在大量线程间的数据同步等待。针对上述两项阻碍SAO并行化的挑战,本发明结合GPU的硬件特性,设计了两种基于不同线程映射方法的像素级并行统计算法和一种块级并行相对失真计算算法。通过大量的实验分析,本发明设计并实现的并行SAO(简称cuSAO)相比AVS2标准参考软件的串行SAO(简称rdSAO)在耗时上获得显著的减幅,而且不失精确性,平均耗时减幅高达70%,最多可达90%以上。
- 一种基于gpu并行sao算法
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