Conjunto potencialmente visível

Um conjunto potencialmente visível é uma técnica usada para acelerar a renderização de ambientes tridimensionais.

É uma forma de determinação de superfícies ocultas (ou seleção de oclusão ), com base em grupos de áreas do espaço (ou diretamente grupos de objetos ou polígonos potencialmente visíveis) pré-calculados e lidos em tempo de execução para ter uma estimativa rápida das áreas potencialmente visíveis e / ou polígonos.

O termo PVS às vezes é usado para se referir a qualquer tipo de seleção de oclusão (sabendo que isso é sempre o que esses algoritmos calculam), embora seja mais frequentemente usado para se referir a uma oclusão baseada em seleção. Em listas pré-calculadas de relações de visibilidade entre regiões do espaço. Para fazer essa associação, o espaço onde a câmera se move é subdividido em regiões (geralmente convexas) e um PVS é calculado para cada região. Independentemente da estrutura espacial usada (bsp, octree, bvh, etc.), a maioria dos algoritmos de cálculo pvs requer a conversão temporária de áreas do espaço em "setores" (áreas definidas por polígonos, polígonos através dos quais podem ser vistos são chamados de "portais").

Vantagens e desvantagens

As vantagens de pré-calcular a visibilidade são as seguintes:

• O aplicativo só precisa consultar a lista pré-calculada da zona onde a câmera está localizada. Esta lista será reduzida com o abate do tronco antes de postar. Isso é muito mais rápido do que calcular a oclusão de eliminação em tempo real.
• O tempo de renderização de uma imagem é limitado à freqüência da tela e se for excedido o programa não renderiza todas as imagens ou fica lento. Por exemplo, para uma tela de 200  Hz , apenas 5 milissegundos estão disponíveis para determinar a visibilidade, enviar imagens para a placa de vídeo e calcular inteligência artificial, física e todos os tipos de rotinas. O pré-cálculo da oclusão libera recursos do processador para garantir a velocidade máxima.

As desvantagens são:

• O armazenamento de PVS consome mais memória (isso é otimizado com uma codificação de booleanos em inteiros).
• O tempo de codificação PVS pode ser muito longo se o ambiente for grande.
• Quanto maiores as áreas do espaço, menos precisa é a oclusão em comparação com o tempo real.

Problema principal

O primeiro problema de cálculo do PVS pode ser descrito da seguinte forma: a partir de um conjunto de regiões poliédricas, calcule um conjunto de regiões visíveis para cada região.

Existem diferentes grupos de algoritmos, dependendo do tipo de visibilidade que eles pré-calculam.

Algoritmos conservadores

Estes são os algoritmos utilizados em aplicações onde a qualidade da imagem é uma prioridade: videojogos, cd-rom, multimédia ...

Eles superestimam a visibilidade para não ter buracos na tela. O resultado é que nenhum erro de imagem é possível, no entanto, é possível superestimar muito a visibilidade e desacelerar a renderização devido a muitas faces sobrepostas. A dificuldade é reduzir essa superestimação.

Existem muitos documentos e estudos sobre esses algoritmos.

Um dos algoritmos mais poderosos, mas muito complexos de implementar, é o "método fredo durand" que permite calcular diretamente listas de polígonos ou objetos visíveis, em qualquer estrutura de particionamento. É baseado no princípio de "projeções estendidas" e é acelerado pela placa de vídeo: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.127.8373&rep=rep1&type=pdf

O algoritmo mais conhecido, não genérico, mas bastante fácil, é o usado pelo mecanismo de ID Tech . É semelhante ao clipping de portais em tempo real, com a diferença de que as tomadas de recorte não partem de um ponto de câmera, mas de um portal (método splitter shot). Para obter mais informações, consulte a fonte da id tech: http://www.shacknews.com/file/7443/quake-3-132-source-code

Algoritmos agressivos

Eles subestimam significativamente a visibilidade, de modo que nenhum polígono coberto é referenciado em um PVS, resultando em buracos visíveis devido a polígonos parcialmente visíveis e não referenciados. O difícil é reduzir ao mínimo essa margem de erro.

Eles são usados ​​quando a velocidade de renderização tem prioridade sobre a qualidade da imagem: simulações, pesquisas, etc.

Algoritmos aproximados

Mais rápido para calcular do que os dois grupos anteriores, mas gera furos e faces cobertas. Usado quando a velocidade de codificação PVS tem prioridade sobre a qualidade da imagem e a velocidade de renderização.

Problemas Secundários

• Calcule uma subdivisão ideal para maximizar a oclusão.
• Comprima as listas de zonas visíveis para otimizar a memória.
• Otimização da codificação do PVS, que pode ser muito longa.
  • A principal otimização é contar com um tipo de caminho de busca de jornada profunda ( profundidade primeira busca ) para fazer os testes mínimos. Para qualquer seleção baseada no portal, a busca do caminho é automaticamente necessária para encontrar os conjuntos do portal.
  • Para malhas complexas, simplifica-se a geometria de antemão. Para um interior, escolhemos os portais nas zonas restritas (portas, janelas), simplificamos a sua geometria com polígonos envolventes convexos . Para um exterior modelamos caixas fechadas que servem como oclusores (podemos calculá-las com uma grade de discretização do tipo de árvore kd ou octree para terrenos naturais ).

Observações

• Em vez de calcular listas de polígonos visíveis, é mais ideal calcular listas de grupos de polígonos visíveis.
• O cálculo de listas de áreas visíveis em vez de objetos visíveis permite que você encontre a visibilidade de objetos em movimento que se movem por essas áreas.
• Para grandes espaços, ainda podemos cortar áreas PVS com seleção de profundidade (agressiva) para limitar a profundidade de campo.
• Para grandes espaços, um PVS pode ser codificado em dois níveis de exibição: as áreas do fundo são maiores e / ou contêm uma versão simplificada da malha.
• Para aplicações multiplayer, o PVS permite otimizar a transferência de dados: um jogador envia seus dados detalhados apenas para os jogadores presentes em seu PVS.

Conexões

links externos

Páginas dos autores citados (incluindo publicações):

• Jiri Bittner
• Daniel Cohen-Or
• Fredo Durand
• Denis Haumont
• Shaun nirenstein
• Seth Teller
• Peter Wonka

Outras:

• Publicações selecionadas sobre visibilidade

Notas e referências

1. S. Nirenstein, E. Blake e J. Gain. Seleção exata da visibilidade da região. Em Proceedings of the 13th workshop on Rendering, páginas 191–202. Eurographics Association, junho de 2002
2. Daniel Cohen-Or, Yiorgos Chrysanthou, Cl'audio T. Silva e Fr'edo Durand. Uma pesquisa de visibilidade para aplicativos passo a passo. IEEE TVCG, 9 (3): 412–431, julho-setembro de 2003
3. http://sibgrapi.sid.inpe.br/rep-/sid.inpe.br/banon/2002/10.25.09.12
4. http://www.imr.sandia.gov/papers/imr13/ernst.pdf
5. http://www.cg.tuwien.ac.at/research/vr/occfusion/wonka_EGWR2000.pdf
6. http://www.tml.tkk.fi/Opinnot/Tik-111.500/2003/paperit/MikkoLaakso.pdf
7. Shaun Nirenstein e Edwin Blake, Hardware Accelerated Aggressive Visibility Preprocessing using Adaptive Sampling , Rendering Techniques 2004: Proceedings of the 15th Eurographics Symposium on Rendering, 207-216, Norrköping, Suécia, junho de 2004.
8. Peter Wonka, Michael Wimmer, Kaichi Zhou, Stefan Maierhofer, Gerd Hesina, Alexander Reshetov. Amostragem de visibilidade guiada , transações ACM em gráficos. volume 25. número 3. páginas 494 - 502. 2006. Proceedings of SIGGRAPH 2006.
9. Craig Gotsman, Oded Sudarsky e Jeffrey A. Fayman. Seleção de oclusão otimizada usando subdivisão de cinco dimensões . Computers & Graphics, 23 (5): 645-654, outubro de 1999
10. D. Haumont, O. Debeir e F. Sillion, Graphics Forum, Volumetric Cell-and-Portal Generation Computer, Volume 22, Número 3, páginas 303-312, setembro de 2003
11. Oliver Mattausch, Jiri Bittner, Michael Wimmer, Adaptive Visibility-Driven View Cell Construction. Em Proceedings of Eurographics Symposium on Rendering 2006
12. Michiel van de Panne e A. James Stewart, Effective Compression Techniques for Precomputed Visibility , Eurographics Workshop on Rendering, 1999, pg. 305-316, junho