數(shù)字圖像壓縮算法的并行化方法研究的開題報告

數(shù)字圖像壓縮算法的并行化方法研究的開題報告1.研究背景和意義隨著數(shù)字圖像的廣泛應(yīng)用，數(shù)字圖像壓縮技術(shù)成為了研究的熱點之一。數(shù)字圖像壓縮技術(shù)可以將圖像數(shù)據(jù)壓縮到較小的存儲空間中，從而減少存儲空間的需求和傳輸帶寬的消耗。數(shù)字圖像壓縮技術(shù)的發(fā)展不僅與計算機(jī)科學(xué)、信息工程學(xué)密切相關(guān)，也在電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字電視等領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。并行計算技術(shù)作為解決計算問題的有效手段，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。在數(shù)字圖像壓縮領(lǐng)域，利用并行計算技術(shù)可以提高壓縮效率，縮短壓縮時間，同時也可以降低成本和能源消耗。因此，本研究旨在探索數(shù)字圖像壓縮算法的并行化方法，加快數(shù)字圖像壓縮速度，提高壓縮效率和性能，以滿足現(xiàn)代高效數(shù)字圖像處理的需求。2.研究內(nèi)容和目標(biāo)本研究將致力于數(shù)字圖像壓縮算法的并行化方法研究，具體研究內(nèi)容包括：（1）對數(shù)字圖像壓縮算法進(jìn)行分析和研究，找出影響算法并行化的因素；（2）探索數(shù)字圖像壓縮算法的并行化方法，包括分解算法、并行計算模型、任務(wù)劃分、并行計算框架等；（3）設(shè)計并實現(xiàn)數(shù)字圖像壓縮算法的并行化方法，測試并行化方法的有效性和可行性；（4）對比分析串行算法和并行算法的性能差異和效率提升情況，評估并行化方法的優(yōu)越性和可行性。本研究的最終目標(biāo)是開發(fā)出一種高效、可行的數(shù)字圖像壓縮算法的并行化方法，為數(shù)字圖像處理提供有效的技術(shù)手段。3.研究方法（1）文獻(xiàn)綜述方法：對數(shù)字圖像壓縮相關(guān)算法和并行計算技術(shù)進(jìn)行綜述和梳理，分析算法和方法的優(yōu)缺點，為研究提供基礎(chǔ)支持。（2）理論探究方法：對數(shù)字圖像壓縮算法的并行化方法進(jìn)行理論探究，分析并行計算模型、任務(wù)劃分等因素對并行算法性能的影響。（3）算法設(shè)計和實現(xiàn)方法：將理論探究和實踐相結(jié)合，設(shè)計并實現(xiàn)數(shù)字圖像壓縮算法的并行化方法，測試并行化方法的有效性和可行性。4.研究進(jìn)度安排階段一：2022年3月至2022年5月（1）進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，了解數(shù)字圖像壓縮算法和并行計算技術(shù)的研究現(xiàn)狀；（2）對數(shù)字圖像壓縮算法進(jìn)行分析和研究，找出影響算法并行化的因素。階段二：2022年6月至2022年9月（1）探索數(shù)字圖像壓縮算法的并行化方法，包括分解算法、并行計算模型、任務(wù)劃分、并行計算框架等；（2）設(shè)計并實現(xiàn)數(shù)字圖像壓縮算法的并行化方法.階段三：2022年10月至2023年1月（1）對比分析串行算法和并行算法的性能差異和效率提升情況，評估并行化方法的優(yōu)越性和可行性;（2）撰寫畢業(yè)論文，并進(jìn)行答辯。5.參考文獻(xiàn)[1]KhalidSaeed,LaihaMatKiah,ShahNazir,IbrahimaFaye,andAmjadRehman.PerformanceEvaluationofDigitalImageCompressionTechniques.JournalofAppliedMathematics,2014.[2]MingYangLi,Chi-MingChen.AComparativeStudyofParallelCompressionApproachesforHigh-VolumeSatelliteImageDatainCloudComputing.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2019.[3]MartinBurtscher.Parallelcompressionanddecompression.JournalofComputerScienceandTechnology,2012.[4]ZongchangHuang,QiuchenWang,HejiaoHuang,LirongZheng,andJin-HongCheng.ParallelimplementationofJPEG-LSlosslessimagecompression.InformationSciences,2015.[5]WangNan,ZhangShihong,ShenLiping,andLuChao.ImaprovedSMVMalgorithmand