基于CUDA的简化耳廓点云配准算法研究的任务书.docx

基于CUDA的简化耳廓点云配准算法研究的任务书
任务书
一、研究背景
耳廓是人体颜面部的一个重要组成部分，它不仅具有美观与医疗价值，也对口腔、鼻腔、听力等方面的功能发挥起着重要作用。随着3D扫描技术的逐渐成熟，研究人员可以通过3D点云数据对人体耳廓进行实时捕捉和分析。点云数据是一种海量的数据，对于点云数据的管理、分析和处理是计算机视觉和计算机图形学领域中一个极具挑战性的问题。因此，点云配准技术成为点云处理中的一个研究热点，点云配准技术的主要任务是将空间中不同位置、不同姿态的点云数据进行匹配。
二、研究内容及目的
本次研究的目的是基于CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）技术，研究开发一种简化的耳廓点云配准算法，通过比较算法的配准效果和配准时间以及计算复杂度，验证CUDA技术在点云配准算法中的优势和可行性。
具体研究内容如下：
1.研究CUDA技术在点云配准算法中的应用，了解CUDA的基本原理、并行计算模型、GPU体系结构等相关基础知识。
2.对不同姿态、不同位置的耳廓点云进行三维配准操作，设计一种基于CUDA技术的迭代最近点算法（IterativeClosestPoint,ICP）。
3.通过实验比较CUDA算法与传统CPU串行算法、GPU单线程算法的在匹配精度、匹配效率等方面的差异，探讨CUDA技术在点云配准算法中的优势和可行性。
三、研究任务
1.综述人体耳廓三维建模相关研究基础知识和点云配准技术基本原理，认真阅读并了解相关论文和材料，完成课题研究的立项论证和技术路线。
2.学习CUDA技术基础知识、编程模型、调试工具，并实现点云配准算法。
3.调试CUDA程序，经过多次测试和验证，进行结果分析和优化。
4.汇总研究数据、成果和方法，撰写一份符合规范的实训报告，包括实验结果分析、CUDA在点云配准中的应用、解决问题的思路及方法。
四、研究成果
1.已经完成人体耳廓三维建模相关研究的综述。
2.设计了一种基于CUDA技术的耳廓点云配准算法，实现了算法代码并完成CUDA程序的调试和优化。
3.通过对比实验，分析了CUDA算法和传统算法在配准精度、配准时间、计算复杂度等方面的差异，并探讨了CUDA技术在点云配准算法中的优势和可行性。
4.撰写了一份符合规范的实训报告，包括研究背景、方法学、实验过程和结果分析等方面。
五、研究条件
1.能够熟练使用CUDA编程技术，并对点云处理有一定的了解。
2.具备操作3D扫描仪和3D建模软件的能力，能够获取人体耳廓点云数据进行处理。
3.了解点云配准算法基本原理和相关技术，具备一定的编程经验和实验设计能力。
4.能够熟练使用MATLAB、Python等分析工具，对数据分析和结果评估具有一定的检测能力。
六、研究计划
时间节点|计划
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第1-2周|研究背景和相关技术知识，并撰写课题研究计划书
第3-4周|了解CUDA技术基本原理、编程模型、调试工具等，进行技术学习和实验设计
第5-6周|设计基于CUDA的迭代最近点算法（ICP）并完成算法代码实现
第7-8周|对算法进行调试并进行性能优化，完成实验数据分析和实验结果报告撰写
第9-10周|进行算法性能与效率分析，撰写结果分析和GPU技术在点云配准中的应用文章
第11-12周|整理研究成果，准备并提交结项论文
七、参考文献
1.白爱玲,李杨,张宪龙,向超.基于快速迭代最近点算法的点云配准研究[J].计算机应用,2017,37(12):3609-3615.
2.赵杰,徐雪国,张劲松,等.基于CUDA技术的快速点云配准算法研究[J].计算机科学,2014.
3.N.Mellado,K.Hormann.FilteringsurfaceswiththeIterativeClosestPolygonalgorithm[J].Computer&Graphics,2005,29(3):311-319.
4.C.Lampert,H.Stewenius.3DshapematchingusingFourierDescriptorsofSphericalPatches[C]//ProceedingsofIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,SanDiego,USA,2005.