Vorlesung Algorithmen für hochkomplexe Virtuelle Szenen

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1 Vorlesung Algorithmen für hochkomplexe Virtuelle Szenen Sommersemester 2012 Matthias Fischer Vorlesung Matthias Fischer 1

2 Vorstellung Der Dozent Matthias Fischer Fachgruppe Friedhelm Meyer auf der Heide Arbeitsgebiete Algorithmen und Datenstrukturen Walkthrough-Systeme, Realzeit-Systeme Paralleles und verteiltes Rendern Visualisierung von virtuellen Produktionsumgebungen Kontakt Büro: F1.223 Tel.: Web: Matthias Fischer 2

3 Vorstellung Darstellung von virtuellen Produktionsumgebungen Matthias Fischer 3

4 Vorstellung Darstellung von virtuellen Produktionsumgebungen Matthias Fischer 4

5 Vorstellung Darstellung von virtuellen Produktionsumgebungen Diplomarbeit Guido Schaumann Matthias Fischer 5

6 Vorstellung HD-Visualisierungscenter des HNI Design Review an dem Virtuellen Prototypen eines Lagerhandlingsystems Bild: FG Gausemeier Matthias Fischer 6

7 Vorstellung HD-Visualisierungscenter des HNI Virtuelle Begehung im Innenhof des neuen Gebäudes der Zukunftsmeile Fürstenallee Bild: FG Gausemeier Matthias Fischer 7

8 Vorstellung HD-Visualisierungscenter des HNI Virtual Prototyping innovativer Scheinwerfer systeme Bild: FG Gausemeier Matthias Fischer 8

9 Vorstellung HD-Visualisierungscenter des HNI Virtuelle Begehung des neuen Gebäudes der Zukunftsmeile Fürstenallee Matthias Fischer 9

10 Vorstellung HD-Visualisierungscenter des HNI Virtuelle Begehung des neuen Gebäudes der Zukunftsmeile Fürstenallee Matthias Fischer 10

11 Vorstellung Fachgruppe Friedhelm Meyer auf der Heide Hohe Rechenleistung = Innovative Computersysteme + Effiziente Algorithmen Unsere Forschungsschwerpunkte: Paralleles Rechnen: Peer-to-Peer basiertes Web Computing Lokale Strategien in dynamischen Netzwerken Hohe Rechenleistung kann nur durch eine Kombination von leistungsfähigen Computersystemen und Algorithmen, die das gegebene Problem so effizient wie möglich lösen, erreicht werden. Unsere Forschung konzentriert sich auf Fragestellungen, in denen aktuelle technische Möglichkeiten wie z. B. Hochleistungsrechnernetzwerke, drahtlose, mobile Kommunikationsnetze oder durch Spezialhardware unterstützte Systeme neue Herausforderungen für den Entwurf effizienter Algorithmen darstellen. Verteiltes Datenmanagement Algorithmen in der Computergrafik Matthias Fischer 11

12 Organisation Termine Vorlesung Vorlesung (V2): DI, 16:15-17:45, F Übungen Übung (Ü1): MO, 10:15-11:00, F1.110 Übung (Ü1): MI, 11:15-12:00, F2.211 Anmeldung zur Vorlesung über PAUL Benachrichtigung Terminverschiebungen, Ausfall, Wiederholung, usw. auf den Webseiten, per über PAUL Nachrichtensystem Matthias Fischer 12

13 Organisation Vorlesungs- und Übungsablauf Vorlesung Vorlesungsinhalte mit Folien Basisliteratur wird zu jedem Thema angegeben im Semesterapparat verfügbar ggfs. Kopiervorlagen im Semesterapparat Nacharbeitung der Vorlesung Vorlesungsfolien (ppt, pdf) auf der Webseite Originalarbeiten: im Netz bei ACM ( verfügbar; Links werden angegeben Basisliteratur im Semesterapparat Matthias Fischer 13

14 Organisation Vorlesungs- und Übungsablauf Übungen wöchentlich Dienstags ein Übungsblatt mit Aufgaben Aufgabenzettel erscheinen auf der Webseite Lösung wird in der Übungsstunde erarbeitet (Präsenzübung), setzt jedoch die eigene Beschäftigung mit den Aufgaben in der Woche vorher voraus. Zwei Aufgaben je nach Umfang Gruppenarbeit in der Übung Wir raten dringend davon ab, die Übungen nicht zu besuchen: Stoff der Übungen ist prüfungsrelevant! Die Erfahrungen zeigen, dass die Ergebnisse von Übungsteilnehmern in der Regel besser sind. Matthias Fischer 14

15 Organisation Prüfungen Prüfungsgebiet MuA: III.2.1 Algorithmen I, III.2.2 Algorithmen II V2 + Ü1 SWS (Kontaktzeit) 4 ECTS Credits (Workload) Prüfungen die Prüfungen sind mündliche Einzelprüfungen Inhalt bezieht sich auf Vorlesung und Übung Vereinbarung einer Modulprüfung wird in regelmäßigen Abständen angeboten, im Zeitraum mit Einschränkungen Matthias Fischer 15

16 Organisation Prüfungen Prüfungsvorleistung Prüfungsvorleistung ist ein regelmäßiger Übungsbesuch und ein Übungsgespräch über den Inhalt der Übungen. Das Übungsgespräch dauert ca Minuten und wird über den Inhalt einer in den Übungen behandelten Übungsaufgabe geführt. In dem Gespräch soll der Studierende nachweisen, dass er mit der Problemstellung und Lösung der Übungsaufgabe vertraut ist. Nur wenn dieser Nachweis gelingt, kann der Studierende an der Prüfung teilnehmen. Das Übungsgespräch findet gegen Ende der Vorlesung statt. Matthias Fischer 16

17 Organisation Prüfungen Walkthrough-Problem und Echtzeit-Rendering (ca. 1 Vorl.) Geometrische 3D-Modelle, Z-Buffer-Algorithmus, Entlastung der Rendering-Pipeline Datenstrukturen aus dem Bereich der algorithmischen Geometrie (ca. 2 Vorl.) Quadtrees, Octrees, BSP-Trees, kd-trees, Loose-Octree Methoden und Hilfsmittel zum Echtzeit-Rendering (ca. 12 Vorl.) Level of Detail: Adaptives LOD-Management, Diskretes Level of Detail Mesh Simplification: Simplification Error Metrices, Vertex Clustering, Decimation, Quadric Error Metrices, Progressive Meshes... Visibility Culling: View Frustum Culling, Backface Culling, Portal Culling, Potentially Visible Sets, Dynamische Berechnung der PVS, Hierarchischer Z-Buffer, Hierarchische Occlusion Maps, Aspect-Graph Replacement: Color-Cubes, Randomisierter Z-Buffer, Hierarchical Image Caching Paralleles Rendern: Klassifizierung und Modellierung, Paralleles Rendering als Sortierproblem, Hybrides Sort- First/Sort-Last-Rendering Matthias Fischer 17

18 Organisation Literatur Aus dem Bereich Rendering, Grafikprogrammierung Real-Time Rendering; Tomas Akenine-Möller, Eric Haines; AK Peters, Level of Detail for 3D Graphics; David Luebke, Martin Reddy, Jonathan D. Cohen; Morgan Kaufmann Publishers, Algorithmen in der Computergraphik; Thomas Rauber; Teubner, Wavelets for Computer Graphics: Theory and Applications; Eric Stollnitz, David H. Salesin, Anthony D. DeRose; Morgan Kaufmann Publishers, Graphic Gems; Andrew S. Glassner; Academic Press; Es sind auch die Bände II bis V erschienen. Game Programming Gems; Mark DeLoura; Charles River Media; Bände Matthias Fischer 18

19 Organisation Literatur Aus dem Bereich Algorithmische Geometrie Computational Geometry - Algorithms and Applications; Mark de Berg, Marc de Kreveld, Mark Overmars; Springer Verlag, Computational Geometry in C; Joseph O'Rourke; Cambridge University Press, Algorithmic Geometry; Jean-Daniel Boissonnat, Herve Bronniman;Cambridge University Press, Algorithmische Geometrie Grundlagen, Methoden, Anwendungen; Rolf Klein; Springer Verlag, Matthias Fischer 19

20 Walkthrough-Problem Echtzeit-Rendering Matthias Fischer 20

21 Übersicht Walkthrough-Problem und Echtzeit-Rendering Geometrische 3D-Modelle Rendering-Pipeline Z-Buffer-Algorithmus Bewegung in Echtzeit Entlastung der Rendering-Pipeline Einführende Beispiele Level of Detail Visibility Culling Was wollen wir in der ersten Vorlesung erreichen? Grundproblematik und Vorgehensweise für alle Methoden motivieren, die wir im Rest der Vorlesung kennen lernen Matthias Fischer 21

22 Literatur zu dieser Vorlesung Geometrische 3D-Modelle, Rendering-Pipeline, Z-Buffer-Algorithmus 3D Computer Graphics; Alan Watt; Addison Wesley, 1999 Computer Graphics, Principles and Practice; James Foley, Andries van Dam, Steven Feiner, John Hughes; Addison Wesley, Skript zur Vorlesung Computergrafik 1/2 Bewegung in Echtzeit, Entlastung der Rendering-Pipeline Level of Detail, Visibility Culling Real-Time Rendering; Tomas Akenine-Möller, Eric Haines; AK Peters, Level of Detail for 3D Graphics; David Luebke, Martin Reddy, Jonathan D. Cohen; Morgan Kaufmann Publishers, Matthias Fischer 22

23 Geometrische 3D-Modelle Modellierung und Darstellung virtueller 3D-Objekte Oberflächen sind modelliert durch feines Zusammensetzen von Polygonen (Dreiecken) Jedes Dreieck ist durch 3D-Koordinaten seiner drei Eckpunkte gegeben Oberflächenmodell Polygonmodell Matthias Fischer 23

24 Rendering-Pipline Rendering-Pipeline stellt die Oberflächen von Objekten dar (vereinfachte Beschreibung) Geometrietransformation von 3D-Objektkoordinaten auf 2D-Bildschirmkoordinaten Beleuchtung Entfernung verdeckter Kanten (Z-Buffer-Algorithmus) Rasterung (Ausfüllen eines projizierten Dreiecks mit Pixeln) (x,y,z) (x,y ) Matthias Fischer 24

25 Rendering-Pipline Grundprimitive der Rendering-Pipeline Dreiecke, Linien, Punkte, NURBS, Oberflächen werden aus dem Grundprimitiven approximiert Der Computer berechnet auf dem Prozessor: Anwendung (z.b. 3D-Viewer) auf der Grafikkarte: Rasterung und Geometrietransformation Darstellung der Objekte wird durch komplexe Library (bspw. OpenGL, DirectX) und Hardware (Grafikkarten) unterstützt 3D Szene Anwendung Geometrietransformation Rasterung Bild Matthias Fischer 25

26 Z-Buffer-Algorithmus Z-Buffer Algorithmus (Catmull, 1974) Man benötigt zwei Puffer: Z-Buffer 2-dimensionales Feld entsprechend der Bildschirmauflösung für jedes Pixel wird z-wert gespeichert: Entfernung des Polygons (an der Stelle des Pixels) zum Betrachter Framebuffer speichert die Pixel, die die Oberfläche des Objektes darstellen (Dreiecke) je Pixel mindestens der Farbwert (oft als rgb-wert) Matthias Fischer 26

27 Z-Buffer-Algorithmus Z-Buffer-Algorithmus (x,y,z) Setze alle Einträge im z-buffer auf Hintergrundentfernung Setze alle Einträge im Frame-Buffer auf Hintergrundfarbe Polygone P Projiziere Polygon P auf Bildschirmebene Transformiere Resultat in Rasterkoordinaten (Pixel) (x,y ) Pixel (u, v) des Polygons p = z-koordinate des Polygons Pixel (u, v) z := Eintrag im z-buffer für das Pixel u, v if (p < z) z Buffer (u, v) = p Frame Buffer (u, v) = Farbe (P, u, v) Matthias Fischer 27

28 Bewegung in Echtzeit Was ist ein Walkthrough-System? 3D Szene Besteht aus Objekten, die aus Polygonen (Dreiecken) modelliert sind Walkthrough Betrachter bewegt sich durch die Szene, dazu wird die Kameraposition geändert Was wünscht man sich von einem Walkthrough-System? freie Bewegung in einer virtuellen Szene Orientierung und Position der Kamera kann jederzeit beliebig verändert werden Hohe Qualität der Bilder (Vermeidung von Aliasing) die Bilder können nicht vorberechnet werden (wie bspw. in animierten Filmen) bei 20fps (frames per second) darf die Berechnung eines Bildes nur 50ms dauern!! Matthias Fischer 28

29 Bewegung in Echtzeit Warum ist eine hohe Framerate wichtig? Flüssige Navigation: unterhalb ca 5-10fps ist eine Navigation nicht mehr vernünftig möglich Ruckelfreie Bilderzeugung: ab ca fps empfindet man die Bilderzeugung als ruckelfrei Spiele (shooter): 30-60fps, schnelle Positionswechsel Matthias Fischer 29

30 Bewegung in Echtzeit Vorteile: Z-Bufferalgorithmus Einfach zu implementieren, keine Sortierung nötig Einfache Hardwareoperation, damit gute Hardwareunterstützung Einfache Parallelisierung durch mehrere Rendering Pipelines für Rasterung und Geometrietransformation Nach der Hardwareimplementierung wurde Echtzeit-Rendering in größeren Dimensionen möglich Matthias Fischer 30

31 Bewegung in Echtzeit Nachteile: Z-Buffer Algorithmus Jedes Polygon wird gerendert! Laufzeit wächst linear mit der Eingabegröße Echtzeitrendering sind Schranken durch Größe der Szene gesetzt Der Algorithmus nutzt keine Zusammenhänge im Objektraum aus Die Sichtbarkeit wird auf der Pixel-Ebene gelöst Problem Ab einer bestimmten Anzahl von Polygonen ist keine akzeptable Realzeit-Navigation (> 20 fps) mehr möglich, falls jedes Polygon an die Grafikkarte geschickt wird. Wünschenswert Verfahren mit sublinearer (logarithmischer) Laufzeit Zeitliche Abhängigkeit von der Auflösung des Bildschirms, unabhängig von der Anzahl Polygone Matthias Fischer 31

32 Bewegung in Echtzeit Anwendungsgebiete für aufwendig modellierte virtuelle Szenen 3D-Scanner Darstellung von Modellen aus CAD-Systemen (Microstation, etc..) zum Teil Spiele Beispiele.. Matthias Fischer 32

33 Bewegung in Echtzeit UNC Powerplant (13 Mil. Polygone) Quelle: Walkthru Project Dept. of Computer Science, UNC-Chapel Hill Matthias Fischer 33

34 Bewegung in Echtzeit DoubleEagle Tanker (82 Mil. Polygone) Quelle: Walkthru Project, Dept. of Computer Science, UNC-Chapel Hill, Matthias Fischer 34

35 Bewegung in Echtzeit Digital Michelangelo Scan of David (56 Mil. Polygone) Quelle: Standford University Plant Ecosystem Simulation (16 Mil. Polygone) Quelle: Oliver Deussen, Matthias Fischer 35

36 Entlastung der Rendering-Pipeline Wie kann der Renderingprozess beschleunigt werden? 1. Vermeide alle Polygone an die Grafikkarte zu schicken! 2. Vermeide häufige Zustandswechsel (Farbe, Transformationen, ) 3. Nutze spezielle CPU/GPU Befehle Was bewirken diese Maßnahmen? (2)+(3) reduziert, beschleunigt die Anzahl Rechenschritte, mit denen die Geometrie (einzelnes Polygon oder Gruppe von Polygonen) dargestellt wird. (1) reduziert die Größe der darzustellenden Szene (Eingabe unseres Problems) und rendert nur noch den reduzierten Teil. Was bedeutet dies? vereinfacht gesprochen wird bei (2)+(3) an den Konstanten der Laufzeit gearbeitet und bei (1) wird die asymptotische Laufzeit verbessert. Matthias Fischer 36

37 Entlastung der Rendering-Pipeline Zwei Ansätze und Beispiele Approximation - Level of Detail Stelle ein weniger komplexes Modell dar, das (fast) genauso gut aussieht wie das ursprüngliche Modell Sichtbarkeitsprüfung - Visibility Culling Schicke möglichst nur sichtbare Polygone zur Rendering Pipeline Approximation geometrisches 3D-Modell Anwendung Renderer Pipeline Bild Sichtbarkeitsprüfung Matthias Fischer 37

38 Visibility Culling Beispiel: Sichtbarkeitsprüfung - Visibility Culling Matthias Fischer 38

39 Visibility Culling Problem Es sind nicht immer alle Teile eines Objektes sichtbar. Trotzdem hängt der zeitliche Aufwand von allen Objekten ab, man muss jedes Polygon einmal anfassen und prüfen, ob es sichtbar ist. Verschwendung von Rechenzeit Sichtkegel (View Frustum) Sicht von oben So sieht es der Betrachter (wireframe) Standpunkt des Betrachters Matthias Fischer 39

40 Visibility Culling Lösungsansatz Wir berechnen alle oder auch nur einige unsichtbare Polygone object poly gon object Frustum Culling Backface Culling Occlusion Culling Frustum Culling Objekte oder Polygone außerhalb des Sichtkegels werden nicht gezeichnet Backface Culling Polygone, die von hinten zu sehen sind, werden nicht gezeichnet Occlusion Culling Objekte, die im Sichtkegel hinter anderen Polygonen verdeckt liegen, werden nicht gezeichnet Matthias Fischer 40

41 Visibility Culling Weitere Beispiele für Occlusion Culling Kopierer Benachbarte Räume Frustum Culling wird meistens in jedem einfachen Renderer neben anderen Methoden implementiert Backface Culling wird typischerweise von der Grafiklibrary/Hardware unterstützt Occlusion Culling ist Gegenstand intensiver Forschungen Matthias Fischer 41

42 Visibility Culling Wie berechnen wir unsichtbare Polygone und Objekte? Naiver Ansatz Prüfe für jedes Polygon, ob es sichtbar ist Stelle nur die sichtbaren Polygone dar Laufzeit normalerweise höher, als wenn alle Polygone durch Grafikkarte dargestellt werden, d.h. die Sichtbarkeit allein durch die Grafikkarte bestimmt wird. Die Lösung sind räumliche Datenstrukturen die die Szene verwalten (bspw. räumlich aufteilen) einen schnellen Zugriff auf Teile der Szene erlauben schnell große Mengen von Objekten als unsichtbar klassifizieren Matthias Fischer 42

43 Visibility Culling Datenstrukturen für derartige Probleme sind in der Computergrafik: Quadtrees, Octrees, BSP-Trees, kd-trees, Bilden die Grundlage für viele Methoden Vereinfachung von Polygonmodellen, Point Sampling, Image Based Rendering, Diplomarbeit: Hendrik Renken, Claudius Jähn Räumliche Strukturierung der 3D-Szene mit einem Octree Matthias Fischer 43

44 Probleme von Occlusion Culling Algorithmen Problem: unterschiedliche Tiefenkomplexität Die Anzahl der verdeckten Dreiecke, die hinter einem sichtbarem Dreieck liegen wird Tiefenkomplexität genannt. Sie ist standpunktabhängig. Sie fällt für unterschiedliche Szenen unterschiedlich hoch aus. Wiese: gering Stadt: hoch (standpunktabhängig) geringe Tiefenkomplexität extrem hohe Tiefenkomplexität Diplomarbeit Claudius Jähn hohe Tiefenkomplexität Matthias Fischer 44

45 Probleme von Occlusion Culling Algorithmen Problem: Zu wenig Verdeckung Die Geometrie der Szene ist so angeordnet, dass von allen Standpunkten nur wenige unsichtbare Dreiecke existieren, oder die Anzahl der unsichtbaren Dreiecke auf dem Kamerapfad ist starken Schwankungen ausgesetzt (Beispiel zeigt Kamerapfad durch das Powerplant). Diplomarbeit Hendrik Renken Matthias Fischer 45

46 Probleme von Occlusion Culling Algorithmen Die folgenden 2 Videos zeigen den Kamerapfad der vorhergehenden Folie durch das Powerplant HR1_PowerplantNormal.avi: Walkthrough in normaler Darstellung HR2_PowerplantOctree.avi: Visualisierung der Octree-Datenstruktur, jede Ebene des Octree ist in einer anderen Farbe gefärbt. Quelle: Diplomarbeit Hendrik Renken Matthias Fischer 46

47 Probleme von Occlusion Culling Algorithmen Stadtszene mit Poly.: Bild Mitte zeigt die Bereiche, die durch Occlusion-Culling als verdeckt erkannt wurden, rechts Blick von oben auf die Stadt mit Frustum. Oben: Standpunkt mit hoher Verdeckung. ( Poly. als verdeckt erkannt) Unten: Standpunkt mit niedriger Verdeckung. ( Poly. als verdeckt erkannt) Quelle: Diplomarbeit Claudius Jähn Matthias Fischer 47

48 Probleme von Occlusion Culling Algorithmen Warum ist zu wenig oder stark schwankende Verdeckung ein Problem? Die Algorithmen benötigen viel Rechenzeit und liefern als Ergebnis nur wenig unsichtbare Dreiecke zurück, die verworfen werden. Die eingesparte Zeit ist möglicherweise geringer, als die zur Bestimmung benötigte Zeit des Occlusion-Culling-Algorithmus. Quelle: Diplomarbeit Claudius Jähn Matthias Fischer 48

49 Probleme von Occlusion Culling Algorithmen Warum ist zu wenig oder stark schwankende Verdeckung ein Problem? Dem Algorithmus gelingt es nicht alle unsichtbaren Dreiecke zu klassifizieren. Zwei Occlusion-Culling Algorithmen können in derselben Szene und auf dem gleichen Kamerapfad unterschiedlich effizient sein. Quelle: Diplomarbeit Hendrik Renken Matthias Fischer 49

50 Probleme von Occlusion Culling Algorithmen Die folgenden 4 Videos zeigen denselben Kamerapfad durch eine Stadtszene CJ1_OcclusionCulling.avi: Walkthrough in normaler Darstellung CJ2_OctreeBoxen.avi: Visualisierung der Octree-Datenstruktur (räumliche Zellen) CJ3_FrustumCulling.avi: Die Sicht von oben auf das Frustum der Kamera CJ4_Tiefenkomplexitaet.avi_ Alle Dreiecke sind als transparent in weiß gezeichnet. Helle Stellen bedeuten viele Dreiecke liegen hintereinander Dunkle Stellen bedeuten wenige Dreiecke sind verdeckt Quelle: Diplomarbeit Claudius Jähn Matthias Fischer 50

51 Probleme von Occlusion Culling Algorithmen Power plant model (ca. 13M polygons) Occ.: 15 fps Occ.: 44 fps Ohne Occ: 18 fps Ohne Occ.: 17 fps rendere alle Dreiecke, kein Occ Rendering (Zeit) rendere nur sichtbare Dreiecke, berechne alle unsichtbaren Dreiecke Occlusion-Culling (Zeit) Matthias Fischer 51

52 Probleme von Occlusion Culling Algorithmen Für Cullingalgorithmen ergibt sich ein Tradeoff Cullingtest versus Renderingzeit Zeit Von einer Szene mit n 0 Dreiecken klassifiziert ein Cullingalgorithmus n Dreiecke als unsichtbar und benötigt für diese Berechnung Zeit t c (n) Rendering von n Dreiecken kostet Zeit t r (n), Rendering der restlichen n 0 -n Dreiecke kostet Zeit t r (n 0 -n) Gesamtlaufzeit ergibt t ges (n)= t r (n 0 -n)+ t c (n) t c (n) t r (n 0 -n) t ges (n) n Problem Falls t c n t r (n), dann lohnt sich die Cullingberechnung nicht, das Rendern wird langsamer wenige unsichtbare Polygone berechnen + den großen Rest rendern ist möglicherweise schneller als viele unsichtbare Polygone berechnen + den geringen Rest rendern Matthias Fischer 52

53 Level of Detail Beispiel: Approximation - Level of Detail Matthias Fischer 53

54 Level of Detail Problem Es sind nicht immer alle Teile eines Objektes mit gleich hohem Detaillierungsgrad erkennbar. Trotzdem müssen alle Polygone gezeichnet werden. Verschwendung von Rechenzeit Lösungsansatz: Approximation - Level of Detail Stelle ein weniger komplexes Modell dar, das (fast) genauso gut aussieht, wie das ursprüngliche Modell. Zwei Schritte sind durchzuführen: 1. Vereinfachtes Modell erstellen (Simplification). 2. Vereinfachte Modelle darstellen. Matthias Fischer 54

55 Level of Detail Schritt 1: Vereinfachung von Polygonmodellen Gegeben: 3D-Modell Besteht aus n vielen Polygonen Gesucht: 3D-Modell Besteht aus wenigen Polygonen n', wobei n' << n Das Modell sollte so gut wie das Original aussehen Wir werden in der Vorlesung Methoden kennenlernen! 8, 32, 72, 512 Dreiecke Dreiecke Quelle: Courtesy Stanford 3D Scanning Repository Matthias Fischer 55

56 Level of Detail Schritt 2: Vereinfachte Modelle darstellen Wie regeln wir den Tradeoff zwischen Komplexität und Performance? Variante 1 Alle Modelle mit hoher Komplexität rendern Hohe Bildqualität, niedrige Frameraten Variante 2 Berechne Modelle mit niedriger Komplexität Alle Modelle mit niedriger Komplexität rendern Niedrige Bildqualität, hohe Frameraten Besser: individuelle Steuerung des Tradeoffs zwischen Komplexität und Performance Matthias Fischer 56

57 Level of Detail Klassisches Level of Detail (LOD) Wir steuern individuell die Komplexität einzelner Objekte Hohe Komplexität, wo es optisch wichtig ist Geringe Komplexität, wo es optisch unwichtig ist Typische Vorgehensweise Im Preprocessing: Erzeuge mehrere Modelle (LOD) unterschiedlicher Komplexität von demselben Objekt, typische Anzahl: 3-5 In der Walkthrough-Phase: Verwende abhängig von der Position des Objektes ein bestimmtes LOD Wir werden in der Vorlesung für beide Schritte Methoden kennenlernen Matthias Fischer 57

58 Level of Detail Wann verwenden wir welches LOD? Verwende in Abhängigkeit der Entfernung unterschiedliche LOD s Je weiter das Objekt entfernt ist, desto geringer die Komplexität des LOD s (Dreiecke, Knoten) (5976, 3135) (366, 308) (264, 257) Warum machen wir das? Fehler sind schlechter sichtbar, wenn die projizierte Größe des Objektes klein ist. Matthias Fischer 58