search query: @keyword visibility determination / total: 2
reference: 1 / 2
« previous | next »
Author:Lappalainen, Sampo
Title:Efficient sampling for a visibility preprocessing system
Publication type:Master's thesis
Publication year:2009
Pages:65 (+16)      Language:   eng
Department/School:Tietotekniikan laitos
Main subject:Vuorovaikutteinen digitaalinen media   (T-111)
Supervisor:Savioja, Lauri
Instructor:Soininen, Teppo
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto     | Archive
Keywords:visibility determination
visibility sampling
potentially visible set
Poisson-disk distribution
näkyvyyden määrittäminen
näkyvyyden näytteistäminen
PVS
Poisson-kiekko jakauma
Abstract (eng): The importance of visibility determination in interactive 3D graphics applications is vital.
Even the most impressive consumer graphics hardware is not able to deal with arbitrarily large 3D worlds without any visibility algorithms running on the CPUs or GPUs.
The visibility calculations are done either for each individual point in space or for a convex region where each point share the same visibility.
In the former case typically all the calculations are done runtime and in the latter there often is a pre-processing step and a more lightweight runtime step.

The purpose of this thesis is to find a good probability distribution for doing visibility sampling in a from-region visibility pre-processing system.
The system is a commercial middleware library used in computer and console games.
The visibility sampling is done by generating 3D points on planar surfaces and using the graphics hardware to determine the visibility from these points.
The planar surfaces are the borders between the viewing regions, and the surfaces and the region geometry are pre-generated by the system.

Two statistical random distributions were implemented and benchmarked against several key metrics.
Uniform distribution is a straightforward random distribution of points on the sampling domain.
Poisson-disk distribution adds some features to uniform distribution and due to its wide acceptance in the research community it was expected to perform well.
The most important metric used to compare the implementations was the pixel error of the sampling process as the function of the number of generated sample points.

Even though no optimizations were done to improve the time of generating the Poisson-disk distributed sample points, it still outperformed the regular uniform distribution by a clear margin.
In a complex scene it managed to reach an acceptable level of accuracy with approximately 10,000 sample points in a little more than 10 minutes.
The corresponding figures for uniform sampling were 630,000 sample points and over 2 hours.
Abstract (fin): Näkyvyyslaskennan merkitys vuorovaikutteisille kolmiulotteista grafiikkaa käyttäville sovelluksille on olennaisen tärkeää.
Edes kaikkein nykyaikaisimmat näytönohjaimet eivät kykene käsittelemään mielivaltaisen kokoisia 3D-maailmoja ilman näkyvyysoptimointia.
Näkyvyys lasketaan joko yksittäisille pisteille avaruudessa tai konvekseille alueille, joiden pisteet jakavat saman näkyvyyden.
Pistenäkyvyys lasketaan tavallisesti kokonaan ajon aikana ja aluenäkyvyyden määrittelyssä suurin osa laskennasta suoritetaan yleensä esilaskentana.

Tämän diplomityön tarkoitus on löytää tehokas algoritmi erään aluenäkyvyyteen perustuvan ohjelmiston näkyvyyden näytteistämiseen.
Parannettava ohjelmisto on kaupallinen väliohjelmistokirjasto, joka on kehitetty erityisesti tietokone- ja konsolipelejä varten.
Näytteistäminen tehtiin tuottamalla 3D-pisteitä tasopinnoille ja käyttämällä näytönohjainta näkyvyyden määrittelyyn näistä pisteistä.
Näytteistämisessä käytetyt alueet ja tasopinnat, jotka ovat käytännössä alueiden välisiä rajapintoja, saadaan automaattisesti ohjelmistolta.

Diplomityötä varten toteutettiin kaksi satunnaisuuteen perustuvaa tilastollista jakaumaa, joiden toimivuutta käyttötarkoitukseen arvioitiin muutamalla eri tavalla.
Ensimmäinen jakauma on täysin satunnaisesti luotu tasainen jakauma ja toinen noudattaa Poisson-kiekko jakaumaa.
Poisson-kiekko jakauma valittiin toteutettavaksi, sillä aikaisempi tutkimus on osoittanut sen toimivuuden tämänkaltaisissa tilanteissa parhaiten.
Tärkeimpänä arviointikriteerinä käytettiin uusien näytepisteiden aiheuttamaa pikselivirhettä luotujen näytepisteiden määrän funktiona.

Vaikka Poisson-kiekko jakauman tuottamisalgoritmin nopeuden optimointiin ei juurikaan kiinnitetty huomiota, se suoriutui silti huomattavasti tasaista jakaumaa paremmin näkyvyyden määrittämisessä.
Esimerkkikentässä, jonka geometria oli huomattavan monimutkaista, se saavutti tyydyttävän näkyvyyden noin 10,000 näytepisteellä hieman yli kymmenessä minuutissa.
Käytettäessä tasaista jakaumaa vastaavat luvut olivat 630,000 näytepistettä ja yli kaksi tuntia.
ED:2009-07-16
INSSI record number: 38079
+ add basket
« previous | next »
INSSI