障碍空间下复杂几何对象成本距离并行算法研究的开题报告.docx

障碍空间下复杂几何对象成本距离并行算法研究的开题报告
一、选题背景和意义
复杂几何对象的成本距离计算是许多计算机图形学和计算机视觉任务的关键步骤，例如形状匹配、形状检索、模型分割和形状优化等。当前的成本距离计算算法主要分为两类，一类是基于欧式空间的成本距离计算算法，另一类是基于障碍空间的成本距离计算算法。其中，障碍空间下的成本距离计算算法因为可以处理具有复杂形状和拓扑结构的对象，因此在实际应用中更为广泛。
然而，传统的障碍空间下成本距离计算算法计算量大、时间复杂度高，特别是处理大规模数据时效率低下，难以满足实时或高效率的应用需求。因此，开发高效的、可扩展的并行算法，将在实际应用中产生重要的意义。
二、研究目标
本研究旨在设计和实现一种基于并行计算的障碍空间下复杂几何对象成本距离计算算法，以提高计算效率和可扩展性。主要研究目标包括：
1.建立障碍空间模型，并针对复杂几何对象设计高效的障碍空间分割方法；
2.基于障碍空间模型，设计高效的复杂几何对象成本距离计算算法，并采用加速技术优化算法性能；
3.探索并行计算在复杂几何对象成本距离计算中的应用，设计并行算法并在多核/众核计算平台上进行实验验证。
三、研究方案和技术路线
1.障碍空间分割
基于几何分析和拓扑关系，设计高效的障碍空间分割方法。将复杂几何对象划分为树状结构并进行层次化管理，减少CPU计算时间和内存占用。
2.复杂几何对象成本距离计算
根据障碍空间模型，设计高效的成本距离计算算法。算法包括对象的表示方法、障碍点的生成和搜索方法、以及成本计算方法等。应用加速技术（如SIMD指令、GPU并行计算等）优化算法性能，提高计算速度。
3.并行算法设计和实现
基于障碍空间分割和成本距离计算算法，设计并行计算的实现方案。针对不同的并行架构（多线程、GPU、众核等），开展并行算法设计和实现，并在实验平台上进行测试和评估。
四、研究预期成果和创新点
1.设计高效的障碍空间分割和复杂几何对象成本距离计算算法，提高计算效率和可扩展性。算法可以广泛应用于计算机图形学和计算机视觉领域。
2.开发一种基于并行计算的复杂几何对象成本距离计算算法，能够利用多核/众核计算平台优化算法性能，提高计算效率。
3.研究和探索新的障碍空间下成本距离计算算法的应用场景，并取得具有一定的科研创新价值和应用前景的成果。
五、研究计划安排
1.建立障碍空间模型，并设计高效的障碍空间分割方法；
2.设计复杂几何对象成本距离计算算法，并针对不同的应用场景进行优化改进；
3.探索并行计算在复杂几何对象成本距离计算中的应用，设计并行算法并在多核/众核计算平台上进行实验验证；
4.实验测试和结果分析，对算法的性能进行评估和测试，并撰写研究成果报告。