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HEVC是面向高清和超高清视频编码的新一代国际标准,具有更高的压缩性能。然而,极高的计算复杂度成为其应用主要障碍。随着多核处理器的发展,在多核平台下的并行编码成为解决问题的一种有效途径。本文基于TILE-Gx36多核处理平台对HEVC视频编码并行处理技术进行了研究,在深入挖掘HEVC中存在的并行潜力基础上,充分利用多核处理机制,提出了三种有效的并行编码算法。论文的主要研究内容和创新点如下:(1)提出了一种基于WPP思想的CTB行级并行编码算法。针对HEVC标准中的WPP并行算法效率低下的问题,通过研究帧内CTB与帧间CTB之间依赖关系,提出了以CTB行为并行粒度的帧内|帧间CTB行的并行处理算法,基于保持帧间相关性前提,一旦某CTB行编码线程结束,且当前帧没有剩余的需要编码的CTB行时,立即下一帧CTB行的编码,提高了并行加速比。(2)提出了一种改进的并行帧内预测算法。针对HEVC帧内预测过程的全遍历算法计算复杂度高,从而影响了编码速度的问题,在深入分析不同深度下CU的相关性后,通过构造优先级队列实现不同深度下的CU并行预测,同时在4×4粒度下通过共用参考像素,一次并行处理两个4×4大小的CU,使帧内预测的速度有了明显的改善。(3)提出了一种HEVC多粒度融合并行编码算法。基于上述研究得到的分析结果,进一步设计了多核分配与多线程调度策略,保证多核资源的充分利用;同时通过引入信号量与互斥量进行多核分配过程中的同步与通信,实现不同粒度的处理单元协调工作。在CTU层面利用CTB行级并行算法实现不同帧不同CTB行的并行编码,在CU层面利用并行帧内预测算法实现不同深度下CU并行编码,达到了整体视频编码性能的有效提升。论文对高清视频和超高清视频进行了实验和分析。其中,CTB行级并行算法在保证PSNR和码率的前提下,并行加速比最高达到了6.2;并行帧内预测算法最高可以节省%74的帧内预测时间,显著地提高了预测编码速度;多粒度融合的HEVC并行编码突破了CTB行级并行算法的性能瓶颈,最大并行加速比达到了6.3。实验结果表明,本文提出的并行算法在不影响视频图像质量的前提下,减少了计算复杂度,加快了编码速度,显著地提升了并行加速比。论文最后对全文工作进行了总结,并对后续研究方向进行了展望。