3D Streaming von Bild- und Volumendaten

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1 3D Streaming von Bild- und Volumendaten Florian Denis Nolden FH Aachen University of Applied Sciences Zusammenfassung In dieser Arbeit geht es um die Problematiken beim Visualisieren von grossen Datenmengen. Es werden einige problematische Bereiche angesprochen und zwei Implementierungen von Voxel- Renderern für grosse Datenmengen vorgestellt. Ein besonderer Fokus liegt beim Datenmanagement, Streaming und den zugrundeliegenden Datenstrukturen. Key words: Voxel, Volumen, Brick, Octree, Rendern, Datenmanagement, Streaming, RayCasting, Visualisierung 1 Einleitung Durch die stetige Entwicklung von immer hochauösenderen Bildgebungsverfahren wachsen die anfallenden Datenmengen stetig. Eines der gröÿten Probleme mit Volumendaten ist der kubisch ansteigende Platzbedarf bei steigender Auösung. Eine Verdoppelung der Kantenlänge bringt eine Verachtfachung des Platzbedarfs mit sich[5]. Solche Datensätze können je nach Abtastrate beliebig gross werden. Der Hauptsspeicher heutiger Rechner ist jedoch beschränkt und reicht zum vollständigen Laden Hochauösender 3D-Scans meist nicht aus. Zugrie auf die Festplatte sind im Vergleich zum Haupt- oder Grakspeicher langsam und die Übertragungsbandbreiten zwischen einzelnen Computerkomponenten sind oft ein beschränkender Faktor. Aus diesem Grund, werden Techniken benötigt die das Visualisieren ohne das vollständige Laden eines Datensatzes ermöglichen. Die Streaming Technik kann hier Abhilfe schaen. In dieser Arbeit geht es jedoch nicht um ein Zeit-Sequentielles-Datenstreaming, wie bei heutigen Film und Musik-Portalen im Internet. Sondern ähnlich wie bei Online-Kartenanwendungen, zum Beispiel bei maps.google.de, kann dynamisch Ausschnitt und Position verändert werden. Durch die Verwendung von Streamingtechniken kann jede Stelle der Erde auf jedem internetfähigen Endgerät mit einem Web-Browser dargestellt werden. Möglich wird dies erst durch ein ezientes Verwalten der Daten und der Möglichkeit, nur auf den momentan benötigten Kartenabschnitt zurück zugreifen. Beispielsweise wird der Detailgrad je nach Zoomlevel angepasst, um nicht mehr Informationen zu übertragen, als dargestellt werden können. Die Grundidee dabei ist wie folgt:..pay only for what you see, both in terms of computation and in terms of storage[3].

2 2 1.1 Problemstellug Ein Computer besteht aus mehreren Bestandteilen die über einen System Bus kommunizieren. Dieser Bus hat eine beschränkte Datenrate und kann zwischen Einzelkomponenten unterschiedlich schnell sein. Mit Hilfe des 3D-Streamings soll ein Interaktives Visualisieren grosser 3D-Datenmengen ermöglicht werden. Für diesen Zweck muss eine Datenstruktur implementiert werden, die ein gezieltes Zugreifen auf die zur Visualisierung benötigten Datenteile zulässt und somit Zugrie auf langsame Komponenten (Abbildung 1) möglichst minimiert. Abbildung 1: Komponenten und Zugriszeit-Schema. (Bild: lightenna.com) Zusätzlich sollte ein Datenmanagment eine Art von Caching implementieren, indem bereits im Speicher bendliche Elemente, solange sie benötigt werden, im Speicher bleiben und so ein unnötiges Neuladen verhindert wird. 1.2 Themeneingrenzung In dieser Ausarbeitung werden zwei Arbeiten vorgestellt, die eine interaktive 3D-Volumen Visualisierung mit Hilfe von Octrees und Streaming-Techniken realisiert haben. Bei beiden Arbeiten gehe ich besonders auf die Datenstruktur und das Datenmanagement ein, da dort das Streaming der 3D - Daten stattndet. Ziel dieser Arbeit ist es ein Grundverständnis über die genutzten Datenstrukture, Datenmanagment und das Arbeiten mit diesen während der Visualisierung zu geben. 2 Verwalten der Komplexität der Daten Das eziente Verwalten von grossen Datenmengen ist eine entscheidende Voraussetzung für ein erfolgreiches interaktives Visualisieren. Es wird eine Datenstruktur benötigt, welche die verfügbare Bandbreite zwischen den Einzelkomponenten ezient nutzt. In diesem Abschnitt wird kurz auf Begrie und Anforderungen eingegangen, welche in den folgenden Abschnitten vorausgesetzt werden.

3 2.1 RayCasting!= RayTracing Bei der Visualisierung von grossen Volumendatenmengen wurde in beiden Arbeiten auf RayCasting gesetzt. Beim RayCasting wird anders als beim RayTracing kein globales Beleuchtungsmodell genutzt. Dies reduziert den Aufwand beim Verfolgen der Strahlen erheblich, da keine komplexen Lichtbrechungen, wie Reexionen etc. weiterferfolgt und berechnet werden müssen. Ein RayCasting Strahl entspricht damit einer Suche nach dem Objekt, auf den der Strahl trit.[4] 2.2 Datenstrukturen und -management Die genutzten Datenstrukturen müssen so gewählt werden, daÿ eine Suchanfrage eines RayCasting Strahls mit geringen Aufwand beantwortet werden kann. Da eine Suche über den kompletten Datensatz nicht ohne ständigen Festplattenzugri möglich ist, muss die Datenstruktur es erlauben, möglichst nur die wirklich gebrauchten Datenteile in den Speicher zu laden. Visibility Culling Das Datenmanagement sollte wenn möglich, Elemente ausserhalb des Sichtbereiches und verdeckte Elemente, nicht in den Speicher laden. Bzw. diesen Speicher für benötigte Elemente freigeben. Variable Detailstufen Jeder Datensatz soll im höchstmöglichen visualisierbaren Detailgrad angezeigt werden. Da Anzeigegeräte jedoch nur eine bestimmte Auösung haben, macht es keinen Sinn, ein Objekt das zu einem Zeitpunkt mit nur einem Pixel visualisiert wird, mit der vollen Detailtiefe zu laden. Dies würde nur den Rechenaufwand und den Speicherverbrauch erhöhen und keinen Mehrwert liefern. Hochauösenste Informationen werden daher nicht immer benötigt, sondern nur in Abhängigkeit von der Distanz, Skalierung und der gewählten Abbildungsauösung. 2.3 Datenmanagement Das Datenmanagement kümmert sich um ein ezientes Verwalten der knappen Systemressourcen. Denn die Speicherbandbreite zwischen Mainboard und Festplatte ist deutlich geringer als die Speicherbandbreite innerhalb der Grakkarte oder zwischen Grakkarte und Mainboard. Um dieses Problem möglichst eektiv zu lösen wird eine Datenstruktur und ein Datenmanagement benötigt, welche ef- ziente Caching- und Streamingalgorithmen realisieren und damit unnötige Datentransfers minimieren. Das Datenmanagement ist deshalb ein entscheidender Faktor, für die interaktive Visualisierung grosser Datenmengen. 2.4 Datengrundstrukturen In diesem Abschnitt werden kurz die genutzten Datenstrukturen und ihre Eigenschaften aufgezeigt. 3

4 4 Voxel Der Name entstandt aus den Wörtern Volumen und Pixel. Wenn ein Pixel um eine Dimension erweitert wird, nennt man ihn Voxel. Er beschreibt einen volumetrischen bzw. räumlichen Datenpunkt. Voxel haben in der Regel, relative Positionsbeziehungen anstatt absoluter.[2] Octree Der Octree ist eine Baumstruktur, die exakt acht Knotenelemente hat. Abbildung 2: Schema eines Octrees. Links die Unterteilung des würfelförmigen Volumens, rechts der resultierende Octree. (Quelle: Wikipedia.de) Wie in Abbildung 2 zu sehen ist, lässt sich jeder Voxel mit Hilfe des Octrees in jeweils 8 Elemente zerlegen. Diese Eigenschaft wird genutzt, um exibel zwischen verschiedenen Detailstufen der Voxel-Object-Representation zu wechseln, die Suche zu beschleunigen und Daten zu verwalten. Bricks Beim Bricking wird ein Datensatz in gleich grosse Blöcke aufgeteilt, welche Bricks genannt werden. Bricks besitzen eine feste Zuordnung zu einem Datensatz und ermöglichen so, daÿ nur ausgewählte Teile eines Datensatzes im Speicher geladen werden müssen, bzw. das nur einzelne Bereiche nachgeladen werden müssen.[5] 3 GigaVoxel In diesem Abschnitt geht es um eine Implementierung eines Ray-Guided Streaming, welches 2009 von Cyril Crassin, Fabrice Neyret, Sylvain Lefebvre und Elmar Eisemann veröentlicht wurde. In der Arbeit geht es um das eziente Streamen und detailierte Visualisieren mit Hilfe von Voxel Rendering. 3.1 Aufbereitung Es wird kein Direct-Rendering auf den Rohdaten ausgeführt. Alle Daten müssen vor dem eigentlichen Rendern als Voxeldaten vorliegen.

5 3.2 Datenstruktur Um ein einfaches Verwalten der Voxeldaten zu ermöglichen, wird ein Octree zum Verwalten der Daten im Speicher genutzt. Der Octree wird in einem eigenen Speicherbereich, dem Node Pool, als 3D-Textur verwaltet. Die eigentlichen Voxeldaten werden in Datenblöcke fester Gröÿe zerteilt und ebenfalls als 3D- Textur (Brick) gespeichert. Durch die Nutzung von 3D-Texturen zum Speichern der Voxelstruktur kann die Perfomance durch Nutzung des Texturspeichers der Grakkarte erhöht werden und gleichzeitig der Speicherverbrauch der Datenstruktur reduziert werden. 5 Abbildung 3: Octree[1] Die 3D-Texturen sind wie in Abbildung 3 zu sehen, immer in N 3 Blöcken aufgeteilt. Durch das Gruppieren der Kindknoten in einem Block, wird es möglich, diese mit nur einem statt 8 Pointern zu Addressieren. Jeder Knoten hat Speicherplatz für einen konstanten Wert oder einen Pointer zu einem Brick. Damit werden für einen Knoten anstatt Bit 8 RGBA(32 Kanal ) = 1024 Bit Knoten nur Bit 64 Knoten benötigt, was die Datenstruktur um den Faktor 16 verkleinert. Diese Verkleinerung hilft den Datenaustausch beim Traversieren zwischen CPU und GPU zu minimieren. Abbildung 4: Node Texel [1] Die Daten innerhalb der Knoten werden dabei wie in Abbildung 4 genutzt. Das Subdivision Flag zeigt ob die maximale Detailtiefe erreicht ist. Das Node Ty-

6 6 pe Flag signalisiert ob im Alpha Kanal der Mip-Map an der Knotenposition ein RGBA8-Wert oder ein Pointer in den Brick Pool ist. Die 30 Bit im Lumninancekanal stellen einen Pointer zu dem Kind-Knoten im Node Pool dar. Der Wert 0 wird für X,Y,Z im Lumninancekanal gesetzt, falls es keinen Kind-Knoten gibt. Die RGBA-Werte im Alphakanal können genutzt werden, um einen homogenen Bereich einzufärben, ohne den Baum weiter Traversieren zu müssen. 3.3 Rendern Zum Rendern wird ein RayCasting-Algorithmus genutzt. Zum Initialisieren der Rays wird im 1. Schritt eine Rasterisierung mit Proxyelementen durchgeführt. Dafür wird ein bildschirmfüllendes Rechteck auf der NearPlane und eine Bounding Box um den gesamten Datensatz erstellt. Diese Proxyelemente werden genutzt, um mit der Hilfe der Rasterisierung der Grakkarte Ausgangspunkte für die Strahlen zu erstellen und um festzustellen wann das Datenvolumen verlassen wird, bzw. ob der Strahl überhaupt das Volumen trit. Im Fragmentshader wird für jeden Strahl dann der Octree von der Wurzel aus durchlaufen, bis das gesuchte Detaillevel erreicht wurde. Dabei wird wie im kd-restart -Algorithmus durch den Baum traversiert. Dieser Algorithmus benötigt keinen Stack und ermöglicht ein schnelleres paralleles Arbeiten auf der Grakkarte. Falls es beim Traversieren durch den Octree keinen konstanten Wert gibt, sondern nur ein Pointer in den Brickstore hinterlegt ist, wird von der entsprechenden Stelle im Brickstore eine Strahlenverfolgung ausgeführt. 3.4 Datenmanagement Das Datenmanagement wird von der CPU übernommen. Sie kümmert sich um das Updaten des Octrees, bzw. das Erstellen neuer Node-MipMaps und das Laden der entsprechenden Brick-Pool-MipMaps. Damit die CPU weiÿ, welche Elemente fehlen und welche entfernt werden können, wurde ein LRU-Algorithmus implementiert, welcher drei weitere RG- BA32 Renderziele nutzt, um sie als Knotenliste für die CPU zu nutzen. In dieser werden während des RayCastings für jeden Strahl die benutzten Knoten geschrieben, damit diese nicht gelöscht werden, bzw. damit Knoten nachgeladen werden. Pro Strahl stehen 3*4*32 Bit in der Knotenliste zur Verfügung, damit können pro Strahl 12 Node Ids inklusive Flags gespeichert werden. Abbildung 5: Blöcke zusammengefasst

7 Da Nachbarn meist die selben Knoten benutzen, wurden Blöcke von 2*2 Pixel wie in Abbildung 5 zusammengefasst und damit Platz für 48 Node Ids für 4 Strahlen inklusive Subdivision-Tag in der Knotenliste geschat. Die CPU benötigt diese Informationen nur um zu entscheiden, ob etwas nachgeladen oder gelöscht werden kann. Daher bringen doppelte Einträge keine Vorteile. Um die CPU weiter zu entlasten wird deshalb auf der Grakkarte eine Reduktion der Knotenliste durchgeführt. 7 Abbildung 6: Reduktion der Einträge in der Knotenliste [1] Da ein Sortieren und Enfernen doppelter Einträge aufwendig ist, wurde ein Algorithmus implementiert, welcher wie in Abbildung 6 gezeigt, überprüft ob die Knotenliste des Nachbarblocks identische Elemente enhält und diese entfernt. Dieser Algorithmus wird parallelisiert auf der Grakkarte ausgeführt und führt so zu einer Minimierung der zu übertragenden Datenmenge. 3.5 Ergebnis Die Implementierung erreicht mit einer Auösung von 512x512 Pixeln mit Voxeln zwischen 20 und 90 Bilder Sekunde. Die Testkonguration besteht aus einem Core2 bicore E6600 mit 2.4 Ghz und einer NVIDIA 8800 GTS 512 (G92) mit 512 MB Ram. 4 Interaktive Visualisierung von Paul Seidel In der Masterarbeit von Paul Seidel geht es um die Entwicklung und Implementierung einer Interaktive Visualisierung und Filterung grosser Volumendaten mittels Volumenrendering[5]. Bei der Realisierung wurde mit CUDA in der Version 3.1 ein RayCasting-Volumenrender implementiert. Zur Reduktion der im Speicher benötigten Datenmenge, wurde ein Multiresolutionansatz gewählt. Dieser ermöglicht es Daten, welche noch nicht geladen wurden, durch ungenauere Daten darzustellen und weiter entfernte Objekte mit einer geringeren Detailstufe in den Speicher zu laden. Durch das Speichern von mehreren Detailstufen erhöht sich der Speicherplatzbedarf auf der Festplatte. Beim Visualisieren der Daten können jedoch Anfragen nach den benötigten Daten genauer gestellt werden. Dieses Vorgehen hilft dabei den Overhead an ungenutzten Daten zu reduzieren und so insgesamt die Systemressourcen zu schonen.

8 8 4.1 Aufbereitung Die Rohdaten müssen vor der Visualisierung einmalig aufbereitet werden. Da auf den Datensätzen auch zur Laufzeit Filter ausgeführt werden können, werden die Datensätze in Blöcke(vgl.2.4) mit vorher festgelegter Überlappung aufgeteilt. Dies ermöglicht das spätere Ausführen von Filtern, ohne Artefakte an den Rändern der Blöcke zu erhalten. Für die Multiresolution-Implementierung werden solange neue Auösungsdatensätze erstellt, bis ein Datensatz komplett in einen einzigen Block passt. 4.2 Datenstruktur und Management Die während der Aufbereitung erzeugten Blöcke, werden in einem BrickStore sequenziell als Rohdaten abgelegt. Zusätzlich verfügt der Brickstore über weitere Informationen, wie die Gesamtanzahl, Dimension, Wertebereiche und Informationen über die Auösungsstufe der Blöcke. Diese werden benötigt um die dynamisch erzeugte Struktur des Brickstore bei späterer Wiederwerwendung verwalten zu können. Der Brickstore selbst wird als Datei auf der Festplatte abgelegt und ermöglicht so, jeden einzelnen Block mit Hilfe des Betriebssystem- Memory-Mappings in den Hauptspeicher zu laden. Im Speicherbereich der Grakkarte wurde ebenfalls ein Speicherbereich reserviert (BrickPool). Der BrickPool stellt dabei eine würfelförmige Textur dar. Er kann eine ganzzahlige Anzahl an Blöcken enthalten. Jeder Block kann mit Hilfe eines Pointers und einem Oset addressiert werden. Da gleichzeitig auch Filter auf den Daten ausgeführt werden, ist die Hälfte des BrickPools für gelterte Blöcke reserviert. So kann auf gelterte und ungelterte Blöcke zugegrien werden, ohne sie erneut in den Grakspeicher zu übertragen. Lookups Um Festzustellen wann ein Block im Speicher der Grakkarte ist, wird wie in Abbildung 7zu sehen ein Lookup-Octree in form von einer 2D-Textur genutzt. Abbildung 7: Octree als 2D-Textur. [5]

9 Dabei ist auf der X-Achse der Wert des BrickIndex abgebildet und auf der Y-Achse der Oset zum entsprechenden Brick im BrickPool, Blockstatus, Kindknoten-Indizes in die Octree-Textur, der Firleroset und der Filterstatus. 9 (a) Lookup als Tabelle. [5] (b) Octree-Lookup: Der Baum wird von der Wurzel aus zum Zielblock durchlaufen. Ist ein Block nicht im BrickPool vorhanden, so wird der weitere Lookup abgebrochen.[5] Um fehlende Bricks von der CPU in den Grakkartenspeicher zu laden, wurde eine BrickQueue erstellt. Nachdem ein Frame gerendert wurde, wird auf der CPU ein Frameauswertungs-Code ausgeführt. Dieser überprüft mit Hilfe eines Rückmeldepuers, welche Blöcke genutzt worden sind. Im Rückmeldepuer wird für jeden nicht genutzten Block ein Integerwert inkrementiert. Blöcke mit hohen Werten werden nicht benötigt und können aus dem Speicher entfernt werden, um Platz für benötigte Blöcke zu schaen. Die Indizes fehlender Blöcke werden in die BrickQueue geschrieben. Im Frameauswertungs-Code wird die BrickQueue auf fehlende Blöcke überprüft. Mit der Hilfe der Indizes in der BrickQueue können die fehlenden Blöcke in den BrickPool geladen werden. Im Anschluss wird die Lookup-Tabelle bzw. Octree-Textur aktualisiert. 4.3 Rendern Zum Erzielen einer interaktiven Visualisierung wurden drei verschiedene Arten von Render-Modis erstellt. Ein schneller Modus, welcher die Samplingrate je nach vorher benötigter Rechenzeit anpasst und so zu schnellen, ungenauen aber interaktiven Ergebnissen führt. Sowie ein Langsamer und ein Post-Completion Modus die jeweils eine statische Samplingrate haben. Beim Strahlen-Setup wird eine Bounding Box um das komplette Volumen gelegt und so ermittelt welche Strahlen das zu visualisierende Volumen treen und wo sie es verlassen. Mit diesen Informationen wird jeder treende Strahl gestartet. Jeder Strahl, welcher das Volumen trit, durchläuft nun die Lookup- Tabelle. Jeder durchlaufende Block wird im Rückmeldepuer entsprechend markiert. Wenn ein Block mit richtiger Auösung gefunden wird, wird der Poolindex

10 10 in einen Oset umgerechnet und der entsprechende Wert aus BrickPool gelesen. Handelt es sich um einen gelterten Wert, so wird vorher ein Oset addiert und der Wert gelesen. Im negativen Fall wird der fehlende BlockIndex in die BrickQueue hinzugefügt und der Wert einer nidriegeren Detailstufe genutzt. Im schnellen Modus wird je nach Berechnungsdauer des vorherigen Frames das gesuchte Detaillevel verändert, um so die Interaktivität zu gewährleisten. Dabei wird von einem proportionalen Verhalten der Laufzeit, bei Veränderungen des Detaillevels ausgegangen. Bei der Post-Completion wird für jeden Strahl sichergestellt, daÿ alle Blöcke die benötigt werden zur Verfügung stehen. Dies geschieht, in dem ein kleiner Bild bereich mit anfangs leerem BrickPool nacheinander komplett gerendert wird. 4.4 Ergebnis Das Testsystem bestand aus einem Intel Xeon 5160 (4 Kerne mit 3Ghz), 16 GB Ram, Festplatten Raid mit ca 180 MB/s und einer Nvidia GTX 280 mit 1 GB RAM. Zum Testen wurde ein nnt Datensatz mit Bit mit V oxel einer Gesamtgröÿe von MB genutzt. Bei einer Viewport Auösung von 512x512 Pixeln erzielt das System bei statischer Samplingrate 1 Bild/Sekunde. Warum das statische Rendering im Verhältnis zu anderen Volumen-Renderern so langsam ist, konnte nicht abschlieÿend geklärt werden. Im schnellen Modus erreicht das System unter Einbuÿen der Darstellungsqualität jedoch interakive Bildraten. 5 Fazit Die Implementierungen beider Systeme haben einen gleichen Ansatz beim Management der Daten mittels Octree und dem Verwalten der Voxeldaten als Texturen. An zwei Stellen gibt es jedoch groÿe Unterschiede. Die GigaVoxel- Implementierung aus Abschnitt 3 nutzt die CPU direkt um fehlene Blöcke in den Speicher zu laden. Desweiteren wird ein FragmentShader genutzt um das RayCasting durchzuführen. Bei der Implementierung in Abschnitt 4 von P.Seidel wird CUDA für das RayCasting genutzt und das Laden von fehlenden Blöcken wird mit Hilfe des MemoryMappings des Betriebsystems durchgeführt. Ob diese Unterschiede beim Daten-Management und RayCasting wirklich der Grund für den groÿen Performanzunterschied sind, lässt sich jedoch ohne entsprechende Versuche nicht klären. Literatur 1. Crassin Cyril, Neyret Fabrice, Lefebvre Sylvain, and Eisemann Elmar. Gigavoxels: Ray-guided streaming for ef?cient and detailed voxel rendering. Technical report, ACM SIGGRAPH Symposium on Interactive 3D Graphics and Games (I3D), Ralf Kornmann. Voxel-rendering am beispiel id-tech-6 erläutert,

11 11 3. Fabrice Neyret. GigaVoxels: A Voxel-Based Rendering Pipeline For Ecient Exploration Of Large And Detailed Scenes. PhD thesis, L'Université de Grenoble, Jon Olick. Current generation parallelism in games, Paul Seidel. Interaktive visualisierung und lterung grosser volumendaten mittels volumenrendering. Master's thesis, Universität Potsdam - Hasso-Plattner Institut fur IT Systems Engineering, [Oktober 1, 2012]

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