高清视频编码中全搜索算法的SSE并行优化策略

本文探讨了"全搜索算法的SSE并行优化"这一主题，由徐萌撰写，他在北京邮电大学信息与通信工程学院任职，专注于视频编码和图像处理领域。在现代基于宏块划分的视频编码过程中，运动估计阶段由于其庞大的计算需求，占据了编码时间的绝大部分，特别是在处理高清视频时，这个问题尤为突出，成为编码性能的关键瓶颈。为了提高编码效率，研究者提出了对全搜索运动估计算法进行像素级并行化的改进。 传统的全搜索方法采用CPU进行逐像素的SAD（Sum of Absolute Differences）运算，但这种方法在处理大量数据时效率较低。通过利用SIMD（Single Instruction Multiple Data）技术，文章提出了一种基于SSE（Streaming SIMD Extensions）指令集的优化策略。SSE允许CPU一次处理多个数据元素，从而显著提升了并行计算的能力。通过这种并行化处理，研究人员能够在保持编码质量不变的前提下，将运动估计的计算速度提高了超过两倍。 关键词包括“图像处理”，“并行处理”，“视频编码”以及“SSE”，这些关键词揭示了论文的核心关注点。这项工作不仅提供了针对高清视频编码性能瓶颈的有效解决方案，还展示了如何通过硬件优化和算法设计来提升现代信息技术应用中的计算效率。该研究对于推动视频编码技术的发展和实践具有重要意义，也为其他领域的并行计算提供了借鉴。