Guided Visibility Sampling

by syoyo

Peter Wonka, Michael Wimmer, Kaichi Zhou, Stefan Maierhofer, Gerd Hesina, Alexander Reshetov,
Guided Visibility Sampling
SIGGRAPH 2006

ビジビリティ(visibility, 可視判定)の高速かつより効率的な計算手法。

ビジビリティ計算の問題というと、いわゆる、ある領域から(from region)見える物体はどれか?ということを研究する分野です。これが結構ちゃんとやろうとすると難しい問題で、既存研究ではフランス人とかがプリュッカー座標や visibility skeleton などすんげー数学理論や幾何理論を用いて問題を解決していました。
また、そのような複雑な理論になると、使用するメモリ量が膨大になってしまっていたりしました。

本論文では、シンプルかつメモリ消費なしで、(複雑な理論を使う)既存研究より 100 倍効率のよいビジビリティ計算を行える手法を提案しています。

abstract 日本語訳

本論文では、空間のある領域から見える三角形を計算するという問題を解決します。
提案するアグレッシブなビジビリティ解法(visibility solution)は、確率的レイシューティング(stochastic ray shooting)に基づいており、また任意の三角形モデルを入力として扱うことができます。

接続情報、ボリューム遮蔽物(volumetric occluders)、大サイズな遮蔽物などには依存しないため、それゆえどんな入力シーンも扱うことができます。

提案するアルゴリズムはメモリを必要としないため、広く利用されているいくつかの既存研究が持っている、膨大なメモリを消費してしまうという問題を緩和することができます。

本アルゴリズムの戦略は、レイ空間(ray space)でのレイ変異(ray mutation)を用いることで、新しい三角形をサンプルしやすくするようにレイをキャスト(cast, 放つ)することです。

本アルゴリズムは、既存研究と比較して 100 倍以上のサンプリング効率を達成することが可能です。

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