Vi införde nyligen en effektiv multiupplösningsstruktur för distribution och rendering av mycket stora punktmodeller på konsumentgrafikplattformar [1]. Strukturen är baserad på en hierarki av förberäknade objekt-rymdpunktmoln, som kombineras grovt-fin vid renderingstid för att lokalt anpassa provtätheterna efter den beräknade storleken i bilden. Den progressiva blockbaserade förfining naturen av rendering traversal utnyttjar ombord caching och objektbaserade rendering API:er, döljer out-of-core data access latency genom spekulativ prefetching, och lämpar sig bra för att införliva baksida, vy frostum, och ocklusion gallring, samt kompression och synberoende progressiv överföring. Det resulterande systemet möjliggör rendering av komplexa out-of-core modeller vid höga bildhastigheter (över 60M renderade poäng/sekund), stöder streaming av nätverk, och är i grunden enkelt att genomföra. Vi visar effektiviteten i strategin på ett antal mycket stora modeller, lagras på lokala diskar eller nås via en konsumentnivå bredbandsnät, inklusive en massiv 234M prover isosurfing som genereras av en komprimerad turbulens simulering och en 167M prover modell av Michelangelos St Matthew. Många av detaljerna i vår ram presenterades i en tidigare studie. Vi ger här en mer grundlig presentation, men också betydande nytt material, inklusive presentation av en nedifrån-och-upp byggmetod av högre kvalitet och ytterligare kvalitativa och kvantitativa resultat.
Layered Point Clouds REF föreslog ett binärt träd av förkomputerade objekt-rymdpunktsmolnblock som korsas för att anpassa provtätheterna efter den beräknade storleken i bilden.
Layered Point Clouds: a Simple and Efficient Multiresolution Structure for Distributing and Rendering Gigantic Point-Sampled Models
{'venue': 'Comput. Graph.', 'journal': 'Comput. Graph.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}