数字图像压缩算法的并行化方法研究的开题报告并行计算框架
1. 研究背景和意义
随着数字图像的广泛应用，数字图像压缩技术成为了研究的热点之一。数字图像压缩技术可以将图像数据压缩到较小的存储空间中，从而减少存储空间的需求和传输带宽的消耗。数字图像压缩技术的发展不仅与计算机科学、信息工程学密切相关，也在电子商务、互联网、数字电视等领域发挥着重要的作用。
并行计算技术作为解决计算问题的有效手段，已经被广泛应用于各个领域。在数字图像压缩领域，利用并行计算技术可以提高压缩效率，缩短压缩时间，同时也可以降低成本和能源消耗。因此，本研究旨在探索数字图像压缩算法的并行化方法，加快数字图像压缩速度，提高压缩效率和性能，以满足现代高效数字图像处理的需求。
2. 研究内容和目标
本研究将致力于数字图像压缩算法的并行化方法研究，具体研究内容包括：
（1）对数字图像压缩算法进行分析和研究，出影响算法并行化的因素；
（2）探索数字图像压缩算法的并行化方法，包括分解算法、并行计算模型、任务划分、并行计算框架等；
（3）设计并实现数字图像压缩算法的并行化方法，测试并行化方法的有效性和可行性；
（4）对比分析串行算法和并行算法的性能差异和效率提升情况，评估并行化方法的优越性和可行性。
本研究的最终目标是开发出一种高效、可行的数字图像压缩算法的并行化方法，为数字图像处理提供有效的技术手段。
3. 研究方法
（1）文献综述方法：对数字图像压缩相关算法和并行计算技术进
行综述和梳理，分析算法和方法的优缺点，为研究提供基础支持。
（2）理论探究方法：对数字图像压缩算法的并行化方法进行理论
探究，分析并行计算模型、任务划分等因素对并行算法性能的影响。
（3）算法设计和实现方法：将理论探究和实践相结合，设计并实
现数字图像压缩算法的并行化方法，测试并行化方法的有效性和可行性。
4. 研究进度安排
阶段一： 2022年3月至2022年5月
（1）进行文献综述，了解数字图像压缩算法和并行计算技术的研
究现状；
（2）对数字图像压缩算法进行分析和研究，出影响算法并行化
的因素。
阶段二： 2022年6月至2022年9月
（1）探索数字图像压缩算法的并行化方法，包括分解算法、并行
计算模型、任务划分、并行计算框架等；
（2）设计并实现数字图像压缩算法的并行化方法.
阶段三： 2022年10月至2023年1月
（1）对比分析串行算法和并行算法的性能差异和效率提升情况，
评估并行化方法的优越性和可行性;
（2）撰写毕业论文，并进行答辩。
5. 参考文献
[1] Khalid Saeed, Laiha Mat Kiah, Shah Nazir, Ibrahima Faye, and Amjad Rehman. Performance Evaluation of Digital Image Compression Techniques. Journal of Applied Mathematics, 2014.
[2] MingYang Li, Chi-Ming Chen. A Comparative Study of Parallel Compression Approaches for High-Volume Satellite Image Data in Cloud Computing. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,
2019.
[3] Martin Burtscher. Parallel compression and decompression.
Journal of Computer Science and Technology, 2012.
[4] Zongchang Huang, Qiuchen Wang, Hejiao Huang, Lirong Zheng,
and Jin-Hong Cheng. Parallel implementation of JPEG-LS lossless image
compression. Information Sciences, 2015.
[5] Wang Nan, Zhang Shihong, Shen Liping, and Lu Chao. Imaproved SMVM algorithm and its application in JPEG image encryption. Journal of Computational Information Systems, 2015.

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。