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基于GPU的光线投射体绘制加速算法的研究与实现的开题报告
一、选题背景及研究意义：
图形学是一门与计算机图形相关的学科，涵盖了许多领域。计算机图形学主要研究的是利用计算机来产生图像的过程和技术，其中的重要内容之一就是光线追踪技术（RayTracing），光线追踪技术的目的是在计算机中模拟出现实世界中的光照效果，使得计算机所渲染出来的图像更加真实，更加逼真。
然而，由于光线追踪需要处理的数据量非常庞大，因此速度也非常的慢，导致得到的结果并不是实时的。为了解决这一问题，我们应该考虑如何加速光线追踪算法。
目前，GPU（图形处理单元）已经成为了一个极为受欢迎的用于加速光线追踪算法的工具。GPU可提供并行计算能力，可同时进行多项任务处理，使光线投射技术的计算量得到有效地分配和提高。因此，本文研究如何利用GPU实现加速光线投射体绘制加速算法具有重要的实际意义和研究价值。
二、研究内容及目标：
本文的研究内容围绕GPU加速光线投射体绘制技术展开，将主要要解决以下问题：
（1）研究GPU优化算法，提高光线追踪运算的效率；
（2）在GPU上编写程序，实现加速光线追踪算法；
（3）通过实验和比较验证GPU加速光线投射体绘制算法的可行性及性能优势。
本文的目标是，通过利用GPU中的并行计算能力和快速的数据处理能力，提高光线投射体绘制的效率，使算法更加高效和实用，为实时渲染提供更多可能。
三、研究方法：
本文的研究将主要采用以下研究方法：
（1）文献调研及理论分析：通过查阅相关文献，了解目前GPU加速光线追踪算法的研究现状，同时对目前优化GPU算法的方法进行理论分析和探讨，为后续的实验和程序编写提供理论基础。
（2）程序设计与实现：通过OpenGL编程语言和CUDA框架等工具，利用GPU加速算法，实现光线投射体绘制加速算法。在程序设计实现的过程中，要针对不同的光线投射体绘制算法，选择不同的GPU算法加速方法，并对GPU并行计算进行优化和调试，以提高程序的效率和准确性。
（3）实验和数据分析：通过对不同算法的测试和实验分析，获得加速算法在不同场景下的效率和实用性。并通过对比实验结果，分析GPU加速算法的优越性和局限性。
四、拟解决的关键问题：
在实现GPU加速光线投射体绘制算法的过程中，我们需要解决以下关键问题：
（1）如何选取合适的光线投射体绘制算法，使其更适合GPU并行计算？
（2）如何利用GPU可编程流处理器（CUDA）框架，对光线投射体绘制算法进行优化实现？
（3）如何在GPU并发计算中合理划分工作项，平衡计算负载？
（4）如何对比GPU加速和CPU串行的算法差异，以便了解加速算法的效率和优势？
五、预期结果及应用：
通过本文的研究和实验结果，我们希望实现如下目标：
（1）在GPU并发计算的框架下，实现基于光线投射体绘制的加速算法，提高光线追踪算法的计算速度和渲染效果。
（2）证明GPU加速光线投射体绘制算法的可行性和优越性，并通过实验和分析，总结出更优秀的算法实现方法。
（3）该算法可推广应用于实时光照效果渲染、视觉特效、虚拟现实、游戏等领域。
六、研究计划：
本文研究计划分为以下几个阶段：
（1）前期调研和文献阅读，熟悉光线追踪技术和GPU加速算法，并通过文献阅读了解相关研究背景和现状。
（2）编写光线投射体绘制加速算法，设计GPU加速光线追踪算法，并在GPU上运行，并对程序进行调试和优化。
（3）进行实验和数据分析，对光线追踪算法在GPU和CPU上的时间性能和渲染效果进行对比实验。
（4）撰写论文并整理成果，总结研究思路、编写结果、实验实现和结论，并对本研究的局限性进行讨论。