基于CUDA的JPEG解码

最新推荐文章于 2024-03-27 14:26:41 发布
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本文介绍了JPEG图片解码的方法，并探讨了在GPU-多核系统和SESC-SMP系统上的并行解码算法实现。此外，还提供了一种从RGB到YUV颜色空间转换的优化方法，以及关于JPEG原理的学习资源。


JPEG图片解码的思路：

1、将JPEG并行解码的算法在两种并行结构上实现：GPU - 多核系统，SESC - SMP系统. JPEG on CUDA and SESC. 

      fused multiply-add




RGB转化为YUV的一种优化方法：





JPEG的学习资源搜集：

          JPEG 原理详细实例分析及其在嵌入式 Linux 中的应用


CUDA：使用nvJPEG进行单图像和多图像解码的示例代码
TechChamp的博客
09-14 523
解码后，我们可以获取解码图像的宽度、高度和通道数，并分配内存来保存解码后的图像数据。在CUDA中，nvJPEG是一种用于图像解码的库，它能够利用GPU的并行处理能力来加速图像解码过程。本文将提供一个示例代码，演示如何使用nvJPEG解码单个图像和多个图像。通过以上示例代码，我们展示了如何使用nvJPEG在CUDA中进行单个图像和多个图像的解码。上述代码类似于单个图像解码示例，不同之处在于我们加载了多个JPEG文件，并对每个图像都进行解码和保存。接下来，我们将展示如何使用nvJPEG解码单个图像。
CUDA：使用nvJPEG解码多张图片的实例
James_CODER的博客
08-26 879
/ -------------------使用nvJPEG进行解码--------------------// -------------------从文件读取JPEG数据-------------------
使用CUDA8.0封装的JPEG压缩接口
12-15
使用CUDA8.0封装的JPEG压缩接口，其中实现了JPEG的CPU和GPU两种方式压缩,其中GPU的压缩效率还需要优化，不过实现方法可以借鉴。
CUDA JPEG编码
08-08
基于英伟达的jpegNPP工程，分离实现独立的JPEG压缩。
CUDA 实现JPEG图像解码为RGB数据
weixinhum
06-30 1万+
了解JPEG数据格式的人应该容易想到，其对图像以8*8像素块大小进行分割压缩的方法很好用并行处理的思想来实现。而事实上英伟达的CUDA自v5.5开始也提供了JPEG编解码的示例。该示例存储在CUDA的SDK中，即CUDA的默认安装路径“C:\ProgramData\NVDIA Corporation\CUDA Samples\v7.0\7_CUDALibraries\jpegNPP”(v后面的
CUDA实现JPEG编码
热门推荐
MikeDai的博客
01-17 1万+
JPEG编码流程图： 详细可以参考：www.eecg.toronto.edu/~moshovos/CUDA08/arx/JPEG_report.pdf 代码参考nvidia提供的例子，不过那个例子是先读取一张jpg图片，然后缩放（处理的是YV12格式的数据），最后编码。很多东西都混在一起，不便宜使用。现在就提取其中有用的，去掉缩放的功能。 jpeg数据结构定义： //量化表数据 st
基于CUDA加速的JPEG解码库_嵌入式开发_Jetson系列板卡_USB摄像头_MJPG图像捕获_CPU和GPU混合解码_显存滞留_TensorRT模块_神经网络推理_降低系统延.zip
09-04
CUDA加速的JPEG解码库正是基于这一技术，充分利用GPU的并行处理能力，显著提升了JPEG图像解码的效率。 在嵌入式开发中，尤其是面对资源受限的环境，如使用Jetson系列板卡，开发者通常需要在有限的资源条件下实现...
基于CUDA加速的高性能JPEG解码库-专为Jetson系列嵌入式设备优化-支持MJPG视频流实时解码-显存直接驻留解码结果-无缝对接TensorRT推理框架-降低系统整体延迟-包.zip
最新发布
10-29
Module模块化开发实践项目基于CUDA加速的高性能JPEG解码库_专为Jetson系列嵌入式设备优化_支持MJPG视频流实时解码_显存直接驻留解码结果_无缝对接TensorRT推理框架_降低系统整体延迟_包.zip基于CUDA加速的高性能JPEG...
CUDA JPEG编码
chenxiuli0810的专栏
06-04 1305
https://www.cnblogs.com/betterwgo/p/7300920.html CUDA JPEG编码 基于英伟达的jpegNPP工程，分离实现独立的JPEG压缩。 由于原工程是直接把解码时的jpeg图片的信息直接作为编码时的信息，所以在做独立的JPEG编码时，需要自己来填充各种信息。 1.JPEG编码流程 从网上一片文章中解出来的图，...
CUDA库之nvjpeg(一)：入门介绍
hjxu2016的博客
03-27 3829
nvJPEG 库提供了高性能，GPU加速的JPEG图像格式的解码函数，并且普遍应用在深度学习领域和超大规模的多媒体应用中。这个库提供单张图或者多张图同时解码的能力，可以充分利用GPU资源和优化效率，并且使用者也可以管理需要解码的内存，灵活性还是比较强的。使用JPEG图像数据流作为输入从数据流中获取图像的宽和高使用以上获取的信息来管理GPU内存并执行解码操作nvJPEG提供了专用的API，用于从原始JPEG图像数据流中检索图像信息。
Cuda Jpeg Decoder-开源
05-09
它使用cuda解码gpu中的jpeg文件，并将其映射为direct3d纹理，我将此作为概念证明而编写，希望继续的人可以继续.....
cuda 解码例子程序
12-21
利用cuda 解码库parser coder实现自己的gpu多媒体解码程序
Cuda性能测试
04-28
基于VS2013得威cuda的性能测试，比较了不同规模运算时的cpu和gpu的运算时间，gpu在大规模运算更具优势
nvcomp：用于在GPU上进行快速无损压缩解压缩的库
02-11
什么是nvcomp？ nvcomp是CUDA库，具有通用压缩接口，使开发人员能够在其应用程序中使用高性能GPU压缩器。 nvcomp 1.2包括级联和LZ4压缩方法。 级联压缩方法显示出高达500GB / s的吞吐量的高性能，并且对来自分析工作负载的数值数据的压缩率高达80倍。 LZ4方法具有高达60 GB / s的解压缩吞吐量和任意字节流的良好压缩率。 下面是针对TPC-H和Fanny Mae的抵押数据集的级联压缩（R1D1B1）的一些数字列以及针对LZ4压缩的TPC-H的字符串列的性能与压缩比散点图。 对于TPC-H数据集，我们使用SF10 lineitem表和以下列：列0（L_ORDERKEY）作为8B整数，而列8、9、13、14、15作为字节流。 在抵押数据集中，我们使用了2009年第2季度绩效表：第0列（LOAN_ID）为8B整数，第10列（CURRENT_LOAN_DEL
使用CUDA将NV12格式转换为JPEG的代码
12-22
使用CUDA，将NV12格式的缓冲区编码为JPEG。代码可以编译，并直接运行。代码是https://blog.youkuaiyun.com/mikedai/article/details/79084092，进行了接口、对齐、编译功能。
CUDA处理jpeg缩略图
a5615024的博客
05-24 352
　　缩略图的处理有很多种，比如之前写的go自带的image库，imagick库，libjpeg-turbo等等，今天来总结一下如何用CUDA处理jpeg的缩略图。 　　首先简单介绍一下CUDA，CUDA是Nvidia公司的GPU编程平台，通俗来说就是将CPU作为主机端，显卡作为设备端，将大批量的运算任务放在GPU上完成，这样做的好处就是能充分利用GPU的多核心运算能力优化程序，使程序效...
CV-CUDA: NVIDIA 官方出品高性能图像处理加速库
专注计算机视觉全栈知识分享
03-23 1398
如果您也对人工智能和计算机视觉全栈领域感兴趣，强烈推荐您关注有料、有趣、有爱的公众号『CVHub』，每日为大家带来精品原创、多领域、有深度的前沿科技论文解读及工业成熟解决方案！欢迎添加小编微信号:cv_huber，一起探讨更多有趣的话题！本文正在参加 人工智能创作者扶持计划。
CUDA和OpenCV实现的图像GAMMA变换
u012361418的博客
05-02 1068
[cpp] view plaincopy #include    #include    #include    #include    #include "cutil_inline.h"      #define GAMMA 0.4      void runTest(int argc, char** argv);      __global__
使用CUDA将NV12转换JPEG的代码
柳鲲鹏
12-22 1892
　　首先要说明的是，代码是从这个链接学习的： https://blog.youkuaiyun.com/mikedai/article/details/79084092 　　喜欢自己研究的朋友，可以将其复制下来，吾也没修改什么。   　　如果有人想偷懒，也为编译发愁，吾将代码进行了规范、接口改进，并提供了编译脚本。可以从这里下载（下载分1，没有0的选择）： https://download.csdn....
cuda编码成jpeg库
07-14
### 回答1： CUDA编码成JPEG库是一种利用CUDA技术对图像进行JPEG压缩和解压缩的库。CUDA是一种由英伟达公司开发的并行计算平台和编程模型，可用于加速图像、视频和其他复杂计算任务。 CUDA编码成JPEG库的主要目的是通过利用GPU的并行计算能力加快JPEG编码和解码的速度。JPEG是一种常用的图像压缩格式，其压缩算法复杂度较高，普通CPU处理速度较慢。而CUDA编码成JPEG库利用GPU中的数百个并行处理单元同步处理不同的图像数据，可以有效地提高JPEG编码和解码的性能。 在CUDA编码成JPEG库的实现中，首先需要将图像数据传输到GPU内存中。然后，通过CUDA编写的并行化JPEG压缩和解压缩算法对图像数据进行处理。在压缩过程中，可以利用GPU的并行计算能力对DCT（离散余弦变换）和量化等步骤进行加速。在解压缩过程中，可以通过反向DCT和反向量化等步骤实现高效的解码。 通过使用CUDA编码成JPEG库，可以大幅提高JPEG编码和解码的速度，从而加快图像处理和传输的效率。特别是对于大尺寸图片或者需要实时处理的场景，CUDA编码成JPEG库的应用具有重要的意义。它不仅可以用于图像压缩、图像传输等领域，也可以广泛应用于图像处理、视频编码等需要高性能计算的领域。 总而言之，CUDA编码成JPEG库利用CUDA技术对图像进行JPEG压缩和解压缩，通过并行计算提高了JPEG编码和解码的速度，为图像处理和传输提供了高效的解决方案。 ### 回答2： CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和应用程序编程接口。它允许开发者利用GPU(图形处理器)的强大计算能力来加速各种计算密集型任务。 而JPEG(联合图像专家组)是一种广泛使用的图像压缩算法，它能够将图像文件的大小减小，而且不会太大程度地降低图像的质量。 将CUDA编码成JPEG库意味着使用CUDA技术来优化和加速JPEG图像编码的过程。JPEG编码有相当多的计算密集型算法，如离散余弦变换(DCT)和量化等。传统的CPU在执行这些算法时可能会面临很大的计算压力。 利用CUDA技术，可以将一些计算密集型的任务转移到GPU上进行并行计算，从而极大地加快了JPEG图像编码的速度。CUDA的并行处理能力和大规模并行计算的优势使得图像编码算法在GPU上执行效率更高。相比之下，使用传统的CPU编码JPEG图像可能需要更长的时间。 同时，通过CUDA编码成JPEG库，还可以实现更高质量的图像处理和更低的图像编码质量损失。GPU可以在更短的时间内处理更多的像素，并进行更精细的计算，从而提供更好的图像质量。 总的来说，将CUDA编码成JPEG库可以通过利用GPU的并行计算能力，在更短的时间内完成JPEG图像的编码任务，并获得更高质量的结果。这对于需要处理大量图像数据的应用程序来说，是一个非常有价值的技术。 ### 回答3： CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型。它允许开发人员可以使用C语言等编程语言进行GPU（图形处理器）上的通用并行计算。 编码成JPEG（Joint Photographic Experts Group）库是用于图像压缩和解压缩的库。通过JPEG编码，可以将大尺寸的图像文件压缩为较小的尺寸，从而节省存储空间和传输带宽。 将CUDA编码与JPEG库结合起来，可以实现使用GPU进行JPEG图像编码的加速。由于GPU具有大量的计算核心和高并行计算能力，相对于CPU，使用CUDA编写并行化的JPEG编码算法可以极大地提高图像编码的速度和效率。 在使用CUDA编码成JPEG库时，可以使用CUDA平台提供的函数和工具，通过编写CUDA C语言的核函数（kernel function）来实现JPEG图像的压缩。通过CUDA编码，可以有效地利用GPU的并行计算能力，将图像数据分割成多个块，然后并行地对每个块进行压缩，从而加快整体的图像编码速度。最后，将压缩后的数据存储到JPEG文件中。 除了编写核函数以外，还需要在主机端编写相应的代码来实现与GPU之间的数据传输和协调工作。这包括将原始图像数据从主机端传输到GPU内存，调用CUDA核函数进行并行计算，将压缩后的数据从GPU内存传输回主机端，并保存到JPEG文件中。 总结起来，通过使用CUDA编码成JPEG库，可以充分发挥GPU的并行计算能力，实现对JPEG图像的高效压缩和解压缩。这不仅可以提高图像处理的速度和效率，还可以节省存储空间和传输带宽。
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