数字图像压缩算法的并行化方法研究的开题报告

数字图像压缩算法的并行化方法研究的开题报告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，找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，找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]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