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基于异构平台的TWDTW遥感影像分类算法并行化研究的开题报告
一、选题背景及意义
TWDTW算法可用于对遥感影像进行分类，具有较高的分类精度和可靠性。但是，传统的TWDTW算法计算量较大，需要较长的时间。为解决该问题，提高算法的计算效率和准确性，需要进行并行化研究。
由于TWDTW算法是一种计算密集型的算法，因此在传统的计算机上进行计算很耗时，无法满足工程实际需求。而基于异构平台的并行化算法可以充分利用多种计算资源，提高计算效率和准确性。因此，基于异构平台的TWDTW遥感影像分类算法并行化研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、研究内容和方法
本研究旨在通过并行化算法，提高TWDTW遥感影像分类算法的计算效率和准确性，拓展其在遥感影像处理领域的应用，为相关领域的研究提供参考。具体的研究内容和方法如下：
1.分析TWDTW算法的特点和原理，研究其计算过程和耗时环节，确定优化策略。
2.利用CUDA语言和OpenMP技术，分别基于CPU与GPU实现TWDTW算法的并行化计算。
3.分析并比较CPU和GPU实现TWDTW算法并行化的性能和效果，确定最佳实现方案。
4.利用遥感影像数据进行实验，验证所提出的算法的准确性和实用性。比较并行化算法与传统算法的分类精度、实验得分、分类时间等指标。
三、预期结果
本研究通过基于异构平台的TWDTW遥感影像分类算法并行化研究，预期获得以下结果：
1.实现CPU和GPU两种计算资源的高效利用，并提高算法的计算效率和准确性。
2.获得比较两种实现方案的分类精度、实验得分和分类时间等指标，确定最佳实现方案。
3.增加TWDTW遥感影像分类算法的适用范围，提高其在遥感影像处理领域的应用价值。
四、预期贡献
本研究的预期贡献主要包括：
1.提出了一种基于异构平台的TWDTW遥感影像分类算法并行化方法，拓展了TWDTW算法的实用价值。
2.获得了TWDTW遥感影像分类算法并行化的最佳实现方案，提高了算法的计算效率和准确性，为遥感影像处理提供了新的思路和手段。
3.在对比实验中，展示了并行化算法和传统算法的优势和不足，为相关领域研究提供了参考依据。
五、研究进度
本研究计划在2年内完成，具体研究进度如下：
第一年：
1.确定研究方向和方法，查阅相关文献并做好背景调查。
2.学习CUDA语言和OpenMP技术，熟悉CPU和GPU的基本原理和操作方法。
3.实现TWDTW算法的串行计算，并进行性能分析和耗时环节分析。
4.实现CPU和GPU两种计算资源的并行计算，进行性能分析和对比实验。
第二年：
1.对并行化方法进行优化和调优，并进行资源管理。
2.对比并行化算法与传统算法，分析其在分类精度和时间效率上的差异。
3.利用遥感影像数据进行实验验证，并总结结果。
4.撰写论文和毕业设计。
以上是本研究计划的具体进度、任务和目标。在研究过程中，将认真分析问题，细心实验，积极借鉴前人经验和相关文献，在导师的指导下取得预期成果。