Prof. Dr. André Hinkenjann
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In dieser Arbeit wird eine Methode zur Darstellung und Generierung von natürlich wirkendem Bewuchs auf besonders großen Arealen und unter Berücksichtigung ökologischer Faktoren vorgestellt. Die Generierung und Visualisierung von Bewuchs ist aufgrund der Komplexität biologischer Systeme und des Detailreichtums von Pflanzenmodellen ein herausforderndes Gebiet der Computergrafik und ermöglicht es, den Realismus von Landschaftsvisualisierungen erheblich zu steigern. Aufbauend auf [DMS06] wird bei Silva der Bewuchs so generiert, dass die zur Darstellung benötigten Wang-Kacheln und die mit ihnen assoziierten Teilverteilungen wiederverwendet werden können. Dazu wird ein Verfahren vorgestellt, um Poisson Disk Verteilungen mit variablen Radien auf nahtlosen Wang-Kachelmengen ohne rechenintensive globale Optimierung zu erzeugen. Durch die Einbeziehung von Nachbarschaften und frei konfigurierbaren Generierungspipelines können beliebige abiotische und biotische Faktoren bei der Bewuchsgenerierung berücksichtigt werden. Die durch Silva auf Wang-Kacheln erzeugten Pflanzenverteilungen ermöglichen, die darauf aufgebauten beschleunigenden Datenstrukturen bei der Visualisierung wieder zu verwenden. Durch Multi-Level Instancing und eine Schachtelung von Kd-Bäumen ist eine Visualisierung von großen bewachsenen Arealen mit geringen Renderzeiten und geringem Memoryfootprint von Hunderten Quadratkilometern Größe möglich.
We present the extensible post processing framework GrIP, usable for experimenting with screen space-based graphics algorithms in arbitrary applications. The user can easily implement new ideas as well as add known operators as components to existing ones. Through a well-defined interface, operators are realized as plugins that are loaded at run-time. Operators can be combined by defining a post processing graph (PPG) using a specific XML-format where nodes are the operators and edges define their dependencies. User-modifiable parameters can be manipulated through an automatically generated GUI. In this paper we describe our approach, show some example effects and give performance numbers for some of them.
We present a graph-based framework for post processing filters, called GrIP, providing the possibility of arranging and connecting compatible filters in a directed, acyclic graph for realtime image manipulation. This means that the construction of whole filter graphs is possible through an external interface, avoiding the necessity of a recompilation cycle after changes in post processing. Filter graphs are implemented as XML files containing a collection of filter nodes with their parameters as well as linkage (dependency) information. Implemented methods include (but are not restricted to) depth of field, depth darkening and an implementation of screen space shadows, all applicable in real-time, with manipulable parameterizations.
In diesem Beitrag wird der interaktive Volumenrenderer Volt für die NVIDIA CUDA Architektur vorgestellt. Die Beschleunigung wird durch das Ausnutzen der technischen Eigenschaften des CUDA Device, durch die Partitionierung des Algorithmus und durch die asynchrone Ausführung des CUDA Kernels erreicht. Parallelität wird auf dem Host, auf dem Device und zwischen Host und Device genutzt. Es wird dargestellt, wie die Berechnungen durch den gezielten Einsatz der Ressourcen effizient durchgeführt werden. Die Ergebnisse werden zurückkopiert, so dass der Kernel nicht auf dem zur Anzeige bestimmten Device ausgeführt werden muss. Synchronisation der CUDA Threads ist nicht notwendig.