[发明专利]基于nvidia gpu的黑白图像jpeg数据编码方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于nvidia gpu的黑白图像jpeg数据编码方法和装置，该方法包括：基于JPEG编码原理将黑白数据编码移植到nvidia gpu cuda库，结合nvidia gpu CUDA库实现加速，减少GPU与CPU之间的内存拷贝，及gpu内部存储器的使用，并将关键性代码都使用gpu内汇编和cuda库进行重新编码实现，PC端通过软件指定编码算法在某个核上或某几个核上运行，进一步达到pc与gpu同时优化的效果。本发明的方法和装置将传统的使用普通PC进行JPEG编码的方式变成利用nvidia gpu进行，使编码速度有飞跃的提升，编码后的数据量明显减少，并且对于硬件配制并不要求很高。

技术领域

本发明属于高速度存储领域，具体涉及基于nvidia gpu的黑白图像jpeg数据编码方法和装置。

背景技术

JPEG是Joint Photographic Experts Group(联合图像专家组)的缩写，文件后辍名为.TIF或.jpeg，是最常用的图像文件格式，由一个软件开发联合会组织制定。JPEG压缩技术十分先进，它用有损压缩方式去除冗余的图像和彩色数据，在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像，换句话说，就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像品质/图像质量。

同时，JPEG还是一种很灵活的格式，具有调节图像质量的功能，允许用不同的压缩比例对文件进行压缩，支持多种压缩级别，压缩比率通常在10：1到40：1之间，压缩比越大，品质就越低；相反地，压缩比越小，品质就越好。比如最高可以把1.37MB的BMP位图文件压缩至20.3KB。当然也完全可以在图像质量和文件尺寸之间找到平衡点。

虽然JPEG编码是国际上一种通用的编码方式，在PC机上被广泛的使用，但是有一个问题是其编码效率并不是很高，帧数一般只能达到200-300fps/s，在同等硬件条件下其数据存储量往往达不到数据存储量较大的情况下的使用要求，需要大幅增加硬件成本投入。

发明内容

本发明的目的在于提供一种硬件成本低、编码速度高，并且编码后的数据量少的基于nvidia gpu的黑白图像jpeg数据编码方法和装置。

作为本发明的第一方面，提供了一种基于nvidia gpu的黑白图像jpeg数据编码方法，其特征在于，包括：

基于JPEG编码原理将libjpeg编码库中的黑白数据编码移植到nvidia gpu CUDA库，使得DCT变换加速和huffman变换加速可以利用CUDA库实现。

利用GPU本身的速度快、并行性高等特点，结合nvidia gpu CUDA库实现加速，即实现DCT变换加速和huffman变换加速。

减少GPU与CPU之间的内存拷贝，及gpu内部存储器的使用，将关键性代码都使用gpu内汇编和cuda库进行重新编码实现。

由GPU按上述方法进行图像的JPEG编码，并将编码结果反馈至CPU，并由CPU存储至储存介质中。

本发明通过统一内存管理，使用户的数据直接映射到GPU空间，减少内存拷贝；在GPU内实现DCT与huffman编码的加速处理；根据系统API将编码进程指定到特定的核上去运行；使得整体的编码效率大大提升。

作为优选，所述关键性代码包括z字形编码、傅立叶变换及huffman编码。

作为优选，所述移植包括按nvidia gpu CUDA库编译要求将libjpeg编码库重新编译以使得其可以基于nvidia gpu CUDA库运行。

作为优选，所述方法还包括优化的步骤，其包括：对于多核的cpu，实际测试发现其运行速度并不是相同的，PC端通过软件指定编码算法在某个核上或某几个核上运行，进一步达到pc与gpu同时优化的效果。