[en] This thesis introduces scalable techniques that advance the state-of-the-art in massive model creation and exploration. Concerning model creation, we present methods for improving reality-based scene acquisition and processing, introducing an efficient implementation of scalable out-of-core point clouds and a data-fusion approach for creating detailed colored models from cluttered scene acquisitions. The core of this thesis concerns enabling technology for the exploration of general large datasets. Two novel solutions are introduced. The first is an adaptive out-of-core technique exploiting the GPU rasterization pipeline and hardware occlusion queries in order to create coherent batches of work for localized shader-based ray tracing kernels, opening the door to out-of-core ray tracing with shadowing and global illumination. The second is an aggressive compression method that exploits redundancy in large models to compress data so that it fits, in fully renderable format, in GPU memory. The method is targeted to voxelized representations of 3D scenes, which are widely used to accelerate visibility queries on the GPU. Compression is achieved by merging subtrees that are identical through a similarity transform and by exploiting the skewed distribution of references to shared nodes to store child pointers using a variable bitrate encoding The capability and performance of all methods are evaluated on many very massive real-world scenes from several domains, including cultural heritage, engineering, and gaming.

[es] En esta tesis se presentan una serie técnicas escalables que avanzan el estado del arte de la creación y exploración de grandes modelos tridimensionales. En el ámbito de la generación de estos modelos, se presentan métodos para mejorar la adquisición y procesado de escenas reales, gracias a una implementación eficiente de un sistema out-of-core de gestión de nubes de puntos, y una nueva metodología escalable de fusión de datos de geometría y color para adquisiciones con oclusiones. Para la visualización de grandes conjuntos de datos, que constituye el núcleo principal de esta tesis, se presentan dos nuevos métodos. El primero de ellos es una técnica adaptable out-of-core que aprovecha el hardware de rasterización de la GPU y las occlusion queries, para crear lotes coherentes de trabajo, que serán procesados por kernels de trazado de rayos codificados en shaders, permitiendo renders out-of-core avanzados con sombreado e iluminación global. El segundo es un método de compresión agresivo, que aprovecha la redundancia geométrica que se suele encontrar en grandes modelos 3D para comprimir los datos de forma que quepan, en un formato totalmente renderizable, en la memoria de la GPU. El método está diseñado para representaciones voxelizadas de escenas 3D, que son ampliamente utilizadas para diversos cálculos como la aceleración las consultas de visibilidad en la GPU o el trazado de sombras. La compresión se logra fusionando subárboles idénticos a través de una transformación de similitud, y aprovechando la distribución no homogénea de referencias a nodos compartidos para almacenar punteros a los nodos hijo, utilizando una codificación de bits variable. La capacidad y el rendimiento de todos los métodos se evalúan utilizando diversos casos de uso del mundo real de diversos ámbitos y sectores, incluidos el patrimonio cultural, la ingeniería y los videojuegos.