答辩人:邹世民 专业:计算机科学与技术 指导老师:张宏鑫 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
问题 云渲染优势及瓶颈 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
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： 255 mb 5.186 1’30 + 2’10s 305 mb 4.344 1’30 + 1’20s 220 mb 压缩算法 大小 压缩比 时间 原始目录 1.29 gb rar 374.5 mb 3.538 4’10s 重排后使用rar 255 mb 5.186 1’30 + 2’10s gzip 495 mb 2.677 1’44s 重排后使用gzip 305 mb 4.344 1’30 + 1’20s bzip 320 mb 4.141 2’52s 重排后使用bzip 220 mb 6.023 1’30 + 2’40s lzma 197 mb 6.709 3’20s 重排后使用lzma 180 mb 7.361 1’30 + 3’5s h.264无损压缩 80 mb 16.563 5’35s h.264有损压缩 4 mb 323.819 5’34s
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