본 논문에서는 2차원 다상분해 영상신호의 주파수 대역 압축 및 복원 알고리즘을 PC기반에서 GPGPU를 사용하여 병렬구조로 설계하고, CPU, OpenCL(Open Computing Language) 그리고 CUDA(Compute Unified Device Architecture)로 구현하였다. 그리고 여러 고해상도 영상을 사용한 실험을 통해서 병렬화에 따른 처리 성능을 비교하였다. 그 결과 각각의 해상도에서 CPU 처리 속도 대비 OpenCL은 480~3800배, CUDA는 700~5000배 성능 향상을 보였다. CPU의 경우 해상도가 증가함에 따라 처리 시간이 지연되었으나, 병렬 처리 기반의 OpenCL과 CUDA는 본 실험 영상의 해상도 증가에 따른 처리 시간 지연이 발생하지 않았고, OpenCL보다 CUDA가 더 효과적인 것을 확인하였다.In this paper, CPU, OpenCL (Open Computing Language) and CUDA (Compute Unified Device Architecture) algorithms are implemented by designing a frequency band compression and decompression algorithm of two-dimensional polyphase decomposed image signal in parallel structure using PC based GPGPU. Then, through experiments using various high resolution images. the processing performance by parallelization was compared. As a result, with each resolution, OpenCL gained 480 to 3800 times and CUDA increased 700 to 5000 times compared with CPU processing speed. In the case of CPU algorithm, the processing time was delayed as the resolution increased, but the processing time of OpenCL and CUDA algorithms did not cause delay in processing time accompanying the increase in the resolution of this experimental image data, and We confirmed that CUDA is more effective than OpenCL.