云计算应用中海量图像序列压缩

云计算应用中海量图像序列压缩 答辩人:邹世民专业:计算机科学与技术指导老师:张宏鑫日期：2012.2.29

论文的结构和主要内容 • 一、课题背景 • 二、云渲染系统 • 三、基于通用压缩算法的图像序列压缩 • 四、视频编码压缩 • 五、实验及讨论

课题背景 • 一、云计算 • 二、三维图形渲染 • 优势 • 瓶颈

云渲染优势及瓶颈 CPU及ＩＯ占用示意

云渲染优势及瓶颈 • 问题 • 在云渲染平台中，如何减少网络IO瓶颈？ • 1、硬件扩大带宽； • 2、软件上改进程序，减少数据在网络上的传输 • 3、改进压缩，减少在网络上的传输数据量

云渲染优势及瓶颈 改进压缩策略通常思路：改进现有压缩算法：难并且压缩比难以大幅提升；我们的策略： 1、数据重排调优； 2、应用视频编码压缩；

云渲染系统 • 简要架构图：

云渲染系统 系统界面：

云渲染图像特点 • 一、图像序列分层化 • 二、时间相关性 • 三、内容相关性

云渲染图像特点 • 四、图像不唯一性

基于通用压缩算法的图像序列压缩 一、通用压缩算法原理 1、熵编码 2、字典压缩方法移动窗口示意

基于通用压缩算法的图像序列压缩 • 数据重排调优方案 • 思路：

基于通用压缩算法的图像序列压缩 • 数据重排调优策略 • 块大小的选择： • B = S / ( a X b / 4) ………………………………(1) • S表示图像大小，a和b分别表示图像的长宽。

基于通用压缩算法的图像序列压缩 • 数据重排调优方案 • 方法： • RerangeData • { • sort(Directory); • fopen(output，’a’); • 得到分块次数: allBuffers • while( allBuffers) • { • for(file in Directory) • { • 打开图像序列中的每一个文件 • 读取文件中的块大小并移动指针 • 将该块写入输出 • } • allBuffers--; • } • } • main() • { • Read(Directory); • RerangeData(Directory); • 调用通用压缩算法压缩处理后的数据 • }

基于通用压缩算法的图像序列压缩 • 数据重排调优方案 • 优点： • 1、压缩比高 • 2、实现简单 • 3、设置灵活 • 4、适用性强 • 5、扩展性强

视频编码压缩 • 视频编码压缩原理 • H.264视频压缩技术 1、无损压缩 2、有损压缩

实验及讨论 • 实验环境： • CPU: Intel Duo E8400 @3GHz • MEM: 4G • 实验结果：

实验及讨论 • 实验结果：

实验及讨论 实验结果： tga格式压缩对比 png格式压缩对比 jpg格式压缩对比

实验及讨论 • 讨论 • 数据重排调优方案实现简单、适用性强，可作为首选方案 • 视频压缩技术虽有限制，但压缩比高，无损压缩可以作为用户自选方案，有损压缩作为预览使用。

谢谢

云计算应用中海量图像序列压缩

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