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一個基於CUDA架構的遠端電腦畫面即時解析度調整之研究

為了解決螢幕解析度1920x1080的問題，作者伍康佐 這樣論述：

　　近年來，電腦畫面錄製的應用相當廣泛，例如：遠端控制、遠距教學與遠距會議等等。在這些應用都會遇到一個問題，本論文中稱為非對稱螢幕解析度 (Asymmetric Screen Resolution , ASR) 問題，所謂ASR問題為錄製端電腦的解析度，不同於播放端電腦的解析度，而產生解析度無法匹配的問題。傳統在做解析度調整時，是將錄製端電腦錄製整張完整畫面的矩形資料，壓縮並傳送到播放端電腦，再將整張完整畫面的矩形資料進行解析度調整。在傳輸的過程中，因資料量過大造成網路頻寬負荷過大。此外，在做解析度調整時，CPU的使用率也會有過高的問題發生。　　本研究中所使用電腦畫面錄製方法，將只傳送變化區

域畫面的矩形資料，到播放端進行播放，讓播放端電腦進行解析度調整，有效地解決了網路頻寬負荷過大的問題。並且使用NVIDIA公司所提出的統一運算架構(Compute Unified Device Architecture, CUDA)進行解析度調整的運算。本研究提出CRA與CRA+演算法，利用CUDA平行運算的優點，將原本要在CPU上執行運算的解析度調整演算法，轉換至圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)中進行運算，有效降低CPU的使用率，而電腦效能不會因進行運算而大幅上升，且得到保障。　　本論文設計了四種使用情況進行實驗，分別為(1)網頁瀏覽、(2)文件編輯、(

3)簡報瀏覽和(4)影片播放的四種使用情況下，測量CPU使用率及影像品質的實驗數據，而影像品質的測量方法，使用PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)的評估方式。實驗結果證明，利用整張完整畫面進行解析度調整時，CPU使用率可以有效降低32% ~ 40%。而利用變化區域畫面進行解析度調整時，CPU使用率也可以有效降低0.1% ~ 13%。在客觀的影像品質評估方面，本論文所提出的CRA演算法，當解析度調整至1536×864時，PSNR值介於27db ~ 28db。解析度調整至960×540時，PSNR值介於21db32db。而CRA+演算法，當解析度調整至1536×864時

，PSNR值介於25db ~ 28db。解析度調整至960×540時，PSNR值介於26db ~ 34db。由PSNR值數據可以知道，本論文所提出的CRA方法，適合應用於縮小幅度不大或解析度放大的應用，可以獲得不錯的影像品質。而CRA+方法，適合應用於縮小幅度較大的應用，則可以獲到不錯的影像品質，並且CPU的使用率可以有效降低。