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Accélération du Rendu Volumique basée sur la Quantification des Voxels Nicolas CORTEZ Carine MODOLO.

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1 Accélération du Rendu Volumique basée sur la Quantification des Voxels Nicolas CORTEZ Carine MODOLO

2 Les points abordés: Quest-ce que le rendu volumique? Lexistant et ses lacunes… Une solution pour laccélération du rendu volumique: la quantification des voxels. Comparaison avec les autres techniques.

3 Le rendu volumique (1/2) Assez récent But: visualiser des objets 3D volumiques Hardware / Software Algorithmes basés image / objet

4 Le rendu volumique (2/2) Algorithmes basés image : Algorithmes basés objets : + accès simple et rapide aux données un même voxel peut être parcouru aucune ou plusieurs fois + les voxels sont parcourus une et une seule fois fort coût de calcul lors du processus de projection

5 Lexistant et ses lacunes… " shear-warp " " splatting " … Spécificités matérielles Saturation de la bande passante de la mémoire Coût de létape de projection des voxels

6 Quantification des voxels (1/2) Utilisation de tables de données prétraitées Que signifie « quantifier un voxel »? Létape de projection… Principe de base:

7 Quantification des voxels (2/2) Restriction à une projection orthographique Regroupement des voxels en classes avec un minimum derreurs Pré-traitement possible des voxels quantifiés Accélération de létape de projection:

8 Projection des voxels (1/4) projection dun voxel = copie translatée dune forme hexagonale

9 Projection des voxels (2/4) La projection du centre du voxel donne des informations sur les translations nécessaires Création dune liste de pixels Le centre C ne tombe pas forcément sur un pixel Mise en œuvre de lalgorithme (1/2):

10 Projection des voxels (3/4) Pré-calcul dun tableau pour chaque case de la grille Pré-calcul de la projection des vecteurs unitaires de déplacement Mise en œuvre de lalgorithme (2/2):

11 Projection des voxels (4/4) Optimisations pour limplémentation : But: temps réel Diminuer la taille des tables pour les faire rentrer dans le cache Optimiser ladressage mémoire

12 Application au Splatting Adaptation du principe de lalgorithme précédent à la technique du « splatting » Amélioration des temps dexécution rendu interactif

13 Accélération du rendu volumique avec des voxels quantifiés Comparaison avec le splatting: quantification des voxels avant la phase de projection (0.95 sec) splatting (3.6 sec)

14 Visualisation dIsosurfaces avec des Cubes Paramétriques (1/5) Continuité C 1 au niveau des surfaces Meilleure qualité de rendu Conservation dun rendu interactif

15 Visualisation dIsosurfaces avec des Cubes Paramétriques (2/5) Une idée du principe en 1D:

16 Visualisation dIsosurfaces avec des Cubes Paramétriques (3/5) Définition dune fonction paramétrique pour chaque voxel que lon souhaite traiter: « cube paramétrique » Application de cette fonction sur les pixels de limage 2D Le principe:

17 Visualisation dIsosurfaces avec des Cubes Paramétriques (4/5) Recherche accélérée disosurfaces Chaque case de loctree contient une valeur min et une valeur max pour la zone de voxels quelle contient Utilisation dun Min-Max Octree:

18 Visualisation dIsosurfaces avec des Cubes Paramétriques (5/5) Quelques résultats expérimentaux (1/3): idéalcubes paramétriqueslancé de rayons

19 Visualisation dIsosurfaces avec des Cubes Paramétriques (5/5) Quelques résultats expérimentaux (2/3): cubes paramétriques lancé de rayons

20 Visualisation dIsosurfaces avec des Cubes Paramétriques (5/5) Quelques résultats expérimentaux (3/3): cubes paramétriques lancé de rayons

21 Conclusion Effectuer une quantification avant létape de projection permet un gain de temps de rendu non négligeable. Lutilisation de cubes paramétriques permet en plus daméliorer la qualité des images générées.

22 Bibliographie Accelerating Volume Rendering With Quantized Voxels (2000) Visualization of Isosurfaces with Parametric Cubes (2001) (B. Mora, J.P. Jessel, R. Caubet, Institut de Recherche en Informatique de Toulouse IRIT)


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