Потенциально видимый набор - Potentially visible set

Потенциально видимые множества используются для ускорения рендеринга трехмерных сред. Это форма удаление окклюзии, в результате чего набор кандидатов потенциально видимый многоугольники предварительно вычисляются, а затем индексируются во время выполнения, чтобы быстро получить оценку видимой геометрии. Период, термин ПВС иногда используется для обозначения любого алгоритма отсечения окклюзии (поскольку, по сути, это то, что вычисляют все алгоритмы окклюзии), хотя почти во всей литературе он используется специально для обозначения алгоритмов отсечения окклюзии, которые предварительно вычисляют видимые наборы и связывают их наборы с регионами в пространстве. Чтобы сделать эту ассоциацию, пространство обзора камеры (набор точек, из которых камера может визуализировать изображение) обычно подразделяется на (обычно выпуклые) области, и для каждой области вычисляется PVS.

Преимущества против затрат

Преимущество разгрузки видимости в качестве предварительного процесса:

  • Приложению просто нужно найти предварительно вычисленный набор, учитывая его позицию просмотра. Этот набор может быть дополнительно сокращен с помощью выбраковка усеченной кости. С точки зрения вычислений, это намного дешевле, чем вычисление видимости на основе окклюзии для каждого кадра.
  • В кадре время ограничено. Только 1/60 секунды (при частоте кадров 60 Гц) доступна для определения видимости, подготовки рендеринга (при условии графического оборудования), искусственного интеллекта, физики или любого другого кода, специфичного для приложения. Напротив, автономная предварительная обработка потенциально видимого набора может занять столько времени, сколько требуется для вычисления точной видимости.

К недостаткам можно отнести:

  • Существуют дополнительные требования к хранению данных PVS.
  • Время предварительной обработки может быть долгим или неудобным.
  • Не может использоваться для полностью динамических сцен.
  • Видимый набор для области в некоторых случаях может быть намного больше, чем для точки.

Основная проблема

Основная проблема в вычислении PVS тогда становится: вычислить набор многоугольников, которые могут быть видны из любого места внутри каждой области набора многогранных областей.

Существуют различные классификации алгоритмов PVS в зависимости от типа вычисляемого набора видимости.[1][2]

Консервативные алгоритмы

Они постоянно переоценивают видимость, поэтому нельзя пропустить ни один видимый треугольник. Конечный результат состоит в том, что ошибка изображения невозможна, однако можно сильно переоценить видимость, что приведет к неэффективной визуализации (из-за визуализации невидимой геометрии). Сосредоточение внимания на консервативных исследованиях алгоритмов максимизирует окклюдер чтобы уменьшить это завышение. Список публикаций по этому типу алгоритмов обширен - хорошие обзоры по этой теме включают Cohen-Or et al.[2] и Дюран.[3]

Агрессивные алгоритмы

Они постоянно недооценивают видимость, так что в наборе PVS не существует лишних (невидимых) полигонов, хотя можно пропустить действительно видимый многоугольник, что приведет к ошибкам изображения. Основное внимание при агрессивном исследовании алгоритмов уделяется уменьшению потенциальной ошибки.[4][5]

Примерные алгоритмы

Это может привести как к избыточности, так и к ошибке изображения.[6]

Точные алгоритмы

Они обеспечивают оптимальные настройки видимости, при которых отсутствуют ошибки изображения и избыточность. Однако они сложны в реализации и обычно работают намного медленнее, чем другие алгоритмы видимости на основе PVS. Теллер вычислил точную видимость сцены, разделенной на ячейки и порталы.[7] (смотрите также рендеринг портала ).

Первые универсальные трехмерные решения были представлены в 2002 году Nirenstein et al.[1] и Биттнер.[8] Haumont et al.[9] значительно улучшить производительность этих методов. Bittner et al.[10] решить проблему для городских сцен 2.5D. Хотя это и не совсем связано с вычислением PVS, работа Дюрана над комплексом 3D-видимости и 3D-скелетом видимости [3] дает отличную теоретическую базу по аналитической наглядности.

Видимость в 3D по своей сути является четырехмерной проблемой. Чтобы решить эту проблему, решения часто выполняются с использованием Координаты Плюккера, которые эффективно линеаризуют задачу в 5D проективное пространство. В конечном итоге эти проблемы решаются с помощью многомерных конструктивная твердотельная геометрия.

Вторичные проблемы

Вот некоторые интересные второстепенные проблемы:

  • Вычислите оптимальное подразделение, чтобы максимизировать выборку видимости.[7][11][12]
  • Сжимайте данные видимого набора, чтобы минимизировать накладные расходы на хранение.[13]

Варианты реализации

  • Часто нежелательно или неэффективно просто вычислять видимость на уровне треугольника. Графическое оборудование предпочитает, чтобы объекты были статичными и оставались в видеопамяти. Следовательно, обычно лучше вычислять видимость для каждого объекта и разделять любые объекты, которые могут быть слишком большими, по отдельности. Это добавляет консервативности, но дает лучшее использование оборудования и сжатие (поскольку данные о видимости теперь относятся к каждому объекту, а не по треугольнику).
  • Вычисление видимости соты или сектора также выгодно, поскольку путем определения видимого регионы космоса, а не видимые объекты, можно отсеивать не только статические объекты в этих областях, но также и динамические объекты.

Рекомендации

  1. ^ а б С. Ниренштейн, Э. Блейк и Дж. Гейн. Точная выборка видимости из региона, В материалах 13-го семинара по рендерингу, страницы 191–202. Еврографическая ассоциация, июнь 2002 г.
  2. ^ а б Cohen-Or, D .; Chrysanthou, Y.L .; Silva, C.T .; Дюран, Ф. (2003). «Обзор видимости для пошаговых приложений». IEEE Transactions по визуализации и компьютерной графике. 9 (3): 412–431. CiteSeerX  10.1.1.148.4589. Дои:10.1109 / TVCG.2003.1207447.
  3. ^ а б 3D-видимость: аналитическое исследование и приложения, Фредо Дюран, докторская диссертация, Университет Жозефа Фурье, Гренобль, Франция, июль 1999 г., тесно связана с вычислениями точной видимости.
  4. ^ Шон Ниренштейн и Эдвин Блейк, Аппаратное ускорение предварительной обработки видимости с использованием адаптивной выборки, Rendering Techniques 2004: Proceedings of the 15th Eurographics Symposium on Rendering, 207-216, Norrköping, Sweden, June 2004.
  5. ^ Вонка, П .; Wimmer, M .; Чжоу, К .; Maierhofer, S .; Hesina, G .; Решетов, А. (июль 2006 г.). Управляемая выборка видимости. Транзакции ACM на графике. Материалы ACM SIGGRAPH 2006. 25. С. 494–502. Дои:10.1145/1179352.1141914. ISBN  978-1595933645.
  6. ^ Гоцман, Ц .; Сударский, О .; Файман, Дж. А. (октябрь 1999 г.). «Оптимизированное удаление окклюзии с использованием пятимерного разделения» (PDF). Компьютеры и графика. 23 (5): 645–654. Дои:10.1016 / S0097-8493 (99) 00088-6.
  7. ^ а б Сет Теллер, Расчеты видимости в плотно закрытых полиэдральных средах (Докторская диссертация, Беркли, 1992)
  8. ^ Иржи Биттнер. Иерархические методы вычислений видимости, Кандидатская диссертация. Департамент компьютерных наук и инженерии. Чешский технический университет в Праге. Поступила в октябре 2002 г., защищена в марте 2003 г.
  9. ^ Денис Хомонт, Отсо Мякинен и Шон Ниренштейн (июнь 2005 г.). Низкоразмерный каркас для точных запросов на перекрытие многоугольника. Методы рендеринга 2005: Материалы 16-го симпозиума Eurographics по рендерингу, Констанц, Германия. С. 211–222. CiteSeerX  10.1.1.66.6371. Дои:10.2312 / EGWR / EGSR05 / 211-222.
  10. ^ Иржи Биттнер; Питер Вонка и Майкл Виммер (2005). «Быстрая точная видимость из региона в городских условиях» (PDF). В материалах симпозиума Eurographics по рендерингу: 223–230. Дои:10.2312 / EGWR / EGSR05 / 223-230.
  11. ^ Д. Хомонт, О. Дебейр и Ф. Силлион (сентябрь 2003 г.). «Объемная генерация ячеек и порталов». Графика Форум. 22 (3): 303–312. CiteSeerX  10.1.1.163.6834. Дои:10.1111/1467-8659.00677.
  12. ^ Оливер Маттауш; Иржи Биттнер; Майкл Виммер (2006). «Конструкция ячейки с адаптивным обзором на основе видимости». Материалы симпозиума Eurographics по рендерингу: 195–205. CiteSeerX  10.1.1.67.6705. Дои:10.2312 / EGWR / EGSR06 / 195-205.
  13. ^ Михиль ван де Панн и А. Джеймс Стюарт (июнь 1999 г.). «Эффективные методы сжатия для предварительно вычисленной видимости». Eurographics Мастерская по рендерингу: 305–316. CiteSeerX  10.1.1.116.8940.

внешняя ссылка

Страницы цитируемого автора (включая публикации):

Другие ссылки: