CUDA光線跟蹤渲染器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告

CUDA光線跟蹤渲染器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景光線追蹤技術(shù)能夠在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中產(chǎn)生高質(zhì)量的圖像，尤其是在視覺(jué)效果、真實(shí)感以及動(dòng)態(tài)效果方面產(chǎn)生顯著的影響。CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是NVIDIA公司推出的并行計(jì)算平臺(tái)。由于其強(qiáng)大的并行處理和高性能計(jì)算能力，越來(lái)越多的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)研究者和實(shí)踐者開(kāi)始將CUDA用于光線跟蹤的加速。因此，本課題將使用CUDA進(jìn)行光線跟蹤渲染器的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，以提高計(jì)算速度、優(yōu)化圖像渲染效果和增強(qiáng)系統(tǒng)的可移植性。二、研究?jī)?nèi)容（1）光線跟蹤算法的研究在本課題中，將使用基于光線跟蹤的算法進(jìn)行圖像渲染。這需要對(duì)光線跟蹤原理有一定的了解，現(xiàn)有的光線跟蹤算法進(jìn)行歸納總結(jié)，并且根據(jù)需要進(jìn)行改進(jìn)或優(yōu)化。（2）CUDA平臺(tái)下的光線追蹤算法實(shí)現(xiàn)CUDA并行計(jì)算平臺(tái)可以充分利用GPU的并行性和高性能計(jì)算能力來(lái)加速光線跟蹤算法的計(jì)算過(guò)程。本課題需要深入理解CUDA架構(gòu)和編程模型，使用CUDA實(shí)現(xiàn)光線跟蹤算法。（3）渲染效果的評(píng)估與優(yōu)化完成光線跟蹤算法和CUDA實(shí)現(xiàn)后，需要對(duì)渲染效果進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。在優(yōu)化過(guò)程中，可以同步進(jìn)行對(duì)光源、紋理、陰影等渲染參數(shù)的優(yōu)化，從而提高渲染效果和速度。三、研究意義與創(chuàng)新點(diǎn)（1）利用CUDA平臺(tái)加速光線跟蹤的算法實(shí)現(xiàn)，并提高現(xiàn)有算法的圖像渲染效果。（2）將光線跟蹤算法應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)景中，提高計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的實(shí)用性和應(yīng)用價(jià)值。（3）本課題的實(shí)現(xiàn)過(guò)程使用CUDA技術(shù)，可以為計(jì)算機(jī)圖形學(xué)研究提供新的思路和方法。四、預(yù)期研究成果本課題預(yù)期達(dá)成的成果是設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于CUDA平臺(tái)的光線跟蹤渲染器，該渲染器將具有以下特點(diǎn)：（1）高效的光線跟蹤計(jì)算（2）提高渲染效果（3）可移植性強(qiáng)，支持多平臺(tái)（4）實(shí)現(xiàn)過(guò)程中將使用CUDA技術(shù)，為計(jì)算機(jī)圖形學(xué)研究提供新的思路和方法。五、研究方法本課題將采用以下科學(xué)研究方法：（1）工具調(diào)研：對(duì)CUDA平臺(tái)進(jìn)行深入了解，選擇合適的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)工具和庫(kù)。（2）算法研究：對(duì)基于光線跟蹤的算法進(jìn)行深入研究，總結(jié)和歸納經(jīng)驗(yàn)。（3）算法實(shí)現(xiàn)：使用CUDA技術(shù)進(jìn)行光線追蹤基礎(chǔ)算法的實(shí)現(xiàn)，達(dá)到高效計(jì)算和高渲染效果。（4）實(shí)驗(yàn)評(píng)估：對(duì)光線跟蹤渲染器的計(jì)算速度和渲染效果進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。六、預(yù)期研究時(shí)間計(jì)劃本課題的研究將按以下時(shí)間計(jì)劃進(jìn)行：（1）工具調(diào)研與預(yù)備知識(shí)學(xué)習(xí)，時(shí)長(zhǎng)預(yù)計(jì)約1個(gè)月。（2）光線跟蹤算法研究總結(jié)，時(shí)長(zhǎng)預(yù)計(jì)約1個(gè)月。（3）CUDA平臺(tái)下光線跟蹤基礎(chǔ)算法的實(shí)現(xiàn)，時(shí)長(zhǎng)預(yù)計(jì)約2個(gè)月。（4）光線追蹤渲染器的優(yōu)化和評(píng)估，時(shí)長(zhǎng)預(yù)計(jì)約1個(gè)月。（5）論文撰寫(xiě)和答辯，時(shí)長(zhǎng)預(yù)計(jì)約1個(gè)月。七、論文結(jié)構(gòu)本課題完成后，將包括以下幾個(gè)部分作為論文的內(nèi)容：（1）緒論：概述光線跟蹤渲染器的研究背景、問(wèn)題意義和研究?jī)?nèi)容。（2）CUDA平臺(tái)下的光線追蹤渲染器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)1.光線跟蹤算法的研究2.CUDA編程模型和技術(shù)3.具體實(shí)現(xiàn)：高效算法實(shí)現(xiàn)、渲染效果優(yōu)化等。（3）實(shí)驗(yàn)與評(píng)估1.實(shí)驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)集2.光線跟蹤渲染器性能評(píng)估與比較3.渲染效果的指標(biāo)量化和優(yōu)化（4）結(jié)論與展望1.論文的貢獻(xiàn)和特點(diǎn)2.工作總結(jié)和未來(lái)展望八、參考文獻(xiàn)部分參考文獻(xiàn)如下：[1]WaldI,HavranV.Onbuildingfastkd-treesforraytracing,andondoingthatinO(NlogN).IEEETransactionsonVisualizationandComputerGraphics,2006,1(2):201-214.[2]MüllerT,ErnstM,LangguthM,etal.InstantRayTracing:TheBoundingIntervalHierarchy.In:Proceedingsofthe2006Symp.onInteractive3DGraphicsandGames,2006:15-22.[3]LefohnAE,KnissJM,HansenCD,etal.Astreaming,out-of-coremethodforrenderingverylargemodels.ACMTransactionsonGraphics,2004,23(3):703-712.[4]AilaT,KarrasT.UnderstandingtheEfficiencyofRayTraversalonGPUs.IEEETransactionsonVisualizationandComputerGraphics,2009,15(6):1269-1276.[5]LiK,LiB,LiY,etal.TowardsFastRayTracingont