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J-GLOBAL ID：202202259653787497   整理番号：22A0496704

GPUに基づくJPEG圧縮のための効率的な並列エントロピー符号化法【JST・京大機械翻訳】

An efficient parallel entropy coding method for JPEG compression based on GPU

著者 (2件)： Zhu Fushun (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China) ,  Yan Hua (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China)
資料名： Journal of Supercomputing  (Journal of Supercomputing)
巻： 78  号： 2  ページ： 2681-2708  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0418A  ISSN： 0920-8542  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高速JPEG画像圧縮アルゴリズムは,高速ビデオ計測システムやディジタルシネマのような多くのアプリケーションにおいて必要条件である。多くの既存の方法は,エントロピー符号化を除いてGPUに基づいて並列にJPEG圧縮を実行し,それは可変長符号化法であり,逐次実装のためのより良い適合のように思える。しかし,エントロピー符号化はJPEG圧縮システムの必須部分であり,CPUに実装されたとき,通常,時間の大部分を占める。この問題に取り組むために,並列JPEG圧縮のための効率的な並列エントロピー符号化(EPEnt)法を提案した。提案方法は3つの並列ステップでエントロピー符号化を行う:符号化,シフト,および詰め込み。具体的には,画像成分の異なる特性に従って,符号化段階でスレッドベースおよび縦糸ベース関数を考案し,画像品質保証の下で効率をさらに改善した。提案した方法を並列JPEG圧縮システムに適用し,計算統一デバイスアーキテクチャ(CUDA)に基づく性能を評価した。実験結果は,逐次実装と比較して,エントロピー符号化の最大高速化比が圧縮画像品質に影響を及ぼすことなく39倍に達することを示した。一方,全体のJPEG圧縮プロセス効率は,高速化比に関して最先端の並列方式と比較して少なくとも28%増加した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  画質 ,  実時間処理 ,  応用プログラム ,  画像圧縮 ,  必要条件 ,  高速化 ,  スレッド ,  *JPEG ,  計測システム
準シソーラス用語： *エントロピー符号化 ,  ディジタルシネマ ,  CUDA ,  高速ビデオ ,  圧縮画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リアルタイムシステム ,  JPEG ,  エントロピー符号化 ,  並列アルゴリズム ,  CUDA

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： GPU ,  JPEG圧縮 ,  エントロピー符号化