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視頻圖像處理與性能優(yōu)化 版權信息
- ISBN：9787111569282
- 條形碼：9787111569282 ; 978-7-111-56928-2
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
視頻圖像處理與性能優(yōu)化 本書特色
本書作為一本視頻圖像處理算法與性能優(yōu)化方法的學術專著，既反映了相關領域近年來的新研究進展，又給出了作者在視頻圖像處理技術方面的研究成果與應用實例。全書共分為9章，包括緒論、視頻圖像處理在智能駕駛中的應用、GPU體系架構、CUDA與OpenCL編程模型、異構計算與性能優(yōu)化方法、Canny邊緣檢測算法優(yōu)化、人臉檢測算法優(yōu)化、異構平臺激光雷達算法優(yōu)化、性能與功耗等內容。本書可供從事計算機應用、視頻圖像處理、并行算法及并行軟件的設計與開發(fā)、智能駕駛等領域的研究人員、工程技術人員閱讀。
視頻圖像處理與性能優(yōu)化 內容簡介
本書作為一本視頻圖像處理算法與性能優(yōu)化方法的學術專著，既反映了相關領域近年來的新研究進展，又給出了作者在視頻圖像處理技術方面的研究成果與應用實例。全書共分為9章，包括緒論、視頻圖像處理在智能駕駛中的應用、GPU體系架構、CUDA與OpenCL編程模型、異構計算與性能優(yōu)化方法、Canny邊緣檢測算法優(yōu)化、人臉檢測算法優(yōu)化、異構平臺激光雷達算法優(yōu)化、性能與功耗等內容。本書可供從事計算機應用、視頻圖像處理、并行算法及并行軟件的設計與開發(fā)、智能駕駛等領域的研究人員、工程技術人員閱讀。
視頻圖像處理與性能優(yōu)化 目錄
序
．前言
第1章緒論
1.1視頻圖像處理
1.1.1概述-I
1.1.2視頻圖像處理發(fā)展與
應用-I
1.1.3視頻圖像處理算法關鍵
技術-I
1.2視頻圖像處理在智能駕駛領
域的應用
1.2.1概述-I
1.2.2視頻圖像處理在智能駕
駛領域的應用與發(fā)展
1.2.3視頻圖像處理在智能駕
駛領域的關鍵技術
1.3異構平臺與GPU架構
1.3.1概述
1.3.2 GPU體系架構
1.3.3 GPU編程模型
1.4 GPU性能加速優(yōu)化方法
1.4.1訪存優(yōu)化
1.4.2計算優(yōu)化
1.4.3數據本地化
第2章視頻圖像處理在智能
駕駛中的應用
2.1引言
2.1.1國外研究現狀
2國內研究現狀
2.2車道線的提取和跟蹤
2.2.1道路圖像預處理方法
2.2.2邊緣檢測
2.2.3基于Hough變換的車
道線檢測
2.3 交通標志牌的檢測和識別
2.3.1交通標志簡介
2.3.2交通標志識別簡介
2.3.3交通標志牌檢測
2.3.4基于SVM的交通標志
牌檢測
2.3.5交通標志的識別
2.3.6基于SVM的交通標志
牌的識別
2.4交通信號燈的檢測
2.4.1顏色分割
2.4.2基于顏色和形狀的交通
信號燈檢測識別
2.5智能車其他視頻圖像處理
2.5.1基于SVM的行人檢測
2.5.2 SVM與深度學習
2.6本章小結
第3章GPU體系架構
3.1 GPU與CPU架構的區(qū)別
3.2 當前主流GPU體系架構
3.2.1 NVIDIA GPU架構
3.2.2 AMD GPU架構
3.2.3兩種架構的異同
3.3本章小結
第4章 CUDA與OpenCL編程
模型
4.1 CUDA編程模型
4.2 0penCL編程模型
4 3 CUDA和OpenCL編程
流程
4 3 l CUDA向量相加程序
編寫過程
4 3 2 0penCL向量相加程序
編寫過程
4 4 GPU程序性能優(yōu)化分析
4 5本章小結
第5章異構計算與性能優(yōu)化
方法
5 1視頻圖像處理算法
5 2訪存優(yōu)化方法
5 2 l CPU與GPU之間的
傳輸優(yōu)化
5 2 2 global memory的合并
訪問
5 2 3 shared memorT ’
5 2 4寄存器
5 3矩陣轉置算法
5 3 l算法簡介及分析 ’
5 3 2并行性分析
5 3 3矩陣轉置算法優(yōu)化
5 3 4性能分析
5 4規(guī)約算法
5 4.1算法簡介及分析
5 4 2并行性分析
5 4 3規(guī)約算法優(yōu)化
5 4 4性能分析
5 5 resize算法
5 5 l算法簡介及分析
5 5 2并行性分析
5 5 3 resize算法優(yōu)化
5 5 4性能分析
5 6 Laplace算法
5 6 l算法簡介及分析
5 6 2并行性分析
5 6 3 Laplace算法優(yōu)化
5 6 4性能分析
5 7本章小結
第6章Cannv邊緣檢測算法
優(yōu)化
6 1引言
6 l l邊緣檢測相關概述
6 1 2視頻圖像處理問題
及方法
6 2國內外研究現狀
6 3 Canny邊緣檢測算法簡介
6 4并行性分析及GPU實現
6 4.1并行性分析
6 4 2基于NVIDIA Tegra Kl
的GPU實現與分析
6 5優(yōu)化策略分析
6 5 l向量化訪存 ’
6 5 2數據本地化
6 5 3條件分支優(yōu)化
6 6 Canny邊緣檢測算法優(yōu)化過程
與實驗結果分析
6 6 l灰度化算法
6 6 2濾波及計算梯度幅
值算法
6 6 3非極大值抑制算法
6 6 4遞歸確定邊緣算法
6 6 5 Canny及邊緣檢測算法
6 7本章小結
第7章人臉檢測算法優(yōu)化
7 1引言
7 2人臉檢測算法
7 2 l GPU架構
7 2 2 Viola - Jones人臉
檢測算法
7 3人臉檢測算法的GPU實現
與優(yōu)化
7 3.1并行性分析
7 3 2 NaYve實現與負載不
均衡
7 3 3 GPU優(yōu)化
7 4性能評估
7 4.1實驗平臺
7 4 2正確性驗證
7 4 3性能分析
7 5本章小結
第8章異構平臺激光雷達算
法優(yōu)化
8 1引言
8 l l國外研究現狀
8 1 2國內研究現狀
8 2車載激光雷達
8 2 l激光雷達目標檢測
8 2 2激光雷達環(huán)境感知
8 2 3激光雷達的優(yōu)勢
8 2 4 Velodyne三維激光
雷達
8 3激光雷達數據處理算法
8 3 l激光雷達數據獲
取及解包
8 3 2激光雷達識別障礙物
8 3 3用Hough變換進行路
邊檢測
8 4激光雷達數據處理算法
優(yōu)化
8 4 l柵格投影優(yōu)化
8 4 2數據傳輸優(yōu)化
8 4 3柵格處理優(yōu)化
8 4 4性能評估
8 5本章小結
第9章性能與能耗的權衡
9 1引言
9 2能效評價指標
9 3各層次能耗優(yōu)化策略
9 4系統級能耗優(yōu)化技術
9 5本章小結
參考文獻
．前言
第1章緒論
1.1視頻圖像處理
1.1.1概述-I
1.1.2視頻圖像處理發(fā)展與
應用-I
1.1.3視頻圖像處理算法關鍵
技術-I
1.2視頻圖像處理在智能駕駛領
域的應用
1.2.1概述-I
1.2.2視頻圖像處理在智能駕
駛領域的應用與發(fā)展
1.2.3視頻圖像處理在智能駕
駛領域的關鍵技術
1.3異構平臺與GPU架構
1.3.1概述
1.3.2 GPU體系架構
1.3.3 GPU編程模型
1.4 GPU性能加速優(yōu)化方法
1.4.1訪存優(yōu)化
1.4.2計算優(yōu)化
1.4.3數據本地化
第2章視頻圖像處理在智能
駕駛中的應用
2.1引言
2.1.1國外研究現狀
2國內研究現狀
2.2車道線的提取和跟蹤
2.2.1道路圖像預處理方法
2.2.2邊緣檢測
2.2.3基于Hough變換的車
道線檢測
2.3 交通標志牌的檢測和識別
2.3.1交通標志簡介
2.3.2交通標志識別簡介
2.3.3交通標志牌檢測
2.3.4基于SVM的交通標志
牌檢測
2.3.5交通標志的識別
2.3.6基于SVM的交通標志
牌的識別
2.4交通信號燈的檢測
2.4.1顏色分割
2.4.2基于顏色和形狀的交通
信號燈檢測識別
2.5智能車其他視頻圖像處理
2.5.1基于SVM的行人檢測
2.5.2 SVM與深度學習
2.6本章小結
第3章GPU體系架構
3.1 GPU與CPU架構的區(qū)別
3.2 當前主流GPU體系架構
3.2.1 NVIDIA GPU架構
3.2.2 AMD GPU架構
3.2.3兩種架構的異同
3.3本章小結
第4章 CUDA與OpenCL編程
模型
4.1 CUDA編程模型
4.2 0penCL編程模型
4 3 CUDA和OpenCL編程
流程
4 3 l CUDA向量相加程序
編寫過程
4 3 2 0penCL向量相加程序
編寫過程
4 4 GPU程序性能優(yōu)化分析
4 5本章小結
第5章異構計算與性能優(yōu)化
方法
5 1視頻圖像處理算法
5 2訪存優(yōu)化方法
5 2 l CPU與GPU之間的
傳輸優(yōu)化
5 2 2 global memory的合并
訪問
5 2 3 shared memorT ’
5 2 4寄存器
5 3矩陣轉置算法
5 3 l算法簡介及分析 ’
5 3 2并行性分析
5 3 3矩陣轉置算法優(yōu)化
5 3 4性能分析
5 4規(guī)約算法
5 4.1算法簡介及分析
5 4 2并行性分析
5 4 3規(guī)約算法優(yōu)化
5 4 4性能分析
5 5 resize算法
5 5 l算法簡介及分析
5 5 2并行性分析
5 5 3 resize算法優(yōu)化
5 5 4性能分析
5 6 Laplace算法
5 6 l算法簡介及分析
5 6 2并行性分析
5 6 3 Laplace算法優(yōu)化
5 6 4性能分析
5 7本章小結
第6章Cannv邊緣檢測算法
優(yōu)化
6 1引言
6 l l邊緣檢測相關概述
6 1 2視頻圖像處理問題
及方法
6 2國內外研究現狀
6 3 Canny邊緣檢測算法簡介
6 4并行性分析及GPU實現
6 4.1并行性分析
6 4 2基于NVIDIA Tegra Kl
的GPU實現與分析
6 5優(yōu)化策略分析
6 5 l向量化訪存 ’
6 5 2數據本地化
6 5 3條件分支優(yōu)化
6 6 Canny邊緣檢測算法優(yōu)化過程
與實驗結果分析
6 6 l灰度化算法
6 6 2濾波及計算梯度幅
值算法
6 6 3非極大值抑制算法
6 6 4遞歸確定邊緣算法
6 6 5 Canny及邊緣檢測算法
6 7本章小結
第7章人臉檢測算法優(yōu)化
7 1引言
7 2人臉檢測算法
7 2 l GPU架構
7 2 2 Viola - Jones人臉
檢測算法
7 3人臉檢測算法的GPU實現
與優(yōu)化
7 3.1并行性分析
7 3 2 NaYve實現與負載不
均衡
7 3 3 GPU優(yōu)化
7 4性能評估
7 4.1實驗平臺
7 4 2正確性驗證
7 4 3性能分析
7 5本章小結
第8章異構平臺激光雷達算
法優(yōu)化
8 1引言
8 l l國外研究現狀
8 1 2國內研究現狀
8 2車載激光雷達
8 2 l激光雷達目標檢測
8 2 2激光雷達環(huán)境感知
8 2 3激光雷達的優(yōu)勢
8 2 4 Velodyne三維激光
雷達
8 3激光雷達數據處理算法
8 3 l激光雷達數據獲
取及解包
8 3 2激光雷達識別障礙物
8 3 3用Hough變換進行路
邊檢測
8 4激光雷達數據處理算法
優(yōu)化
8 4 l柵格投影優(yōu)化
8 4 2數據傳輸優(yōu)化
8 4 3柵格處理優(yōu)化
8 4 4性能評估
8 5本章小結
第9章性能與能耗的權衡
9 1引言
9 2能效評價指標
9 3各層次能耗優(yōu)化策略
9 4系統級能耗優(yōu)化技術
9 5本章小結
參考文獻
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