[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.

[gl] Esta tese presenta unha serie técnicas escalables que avanzan o estado da arte da creación e exploración de grandes modelos tridimensionaies. No ámbito da xeración destes modelos, preséntanse métodos para mellorar a adquisición e procesado de escenas reais, grazas a unha implementación eficiente dun sistema out- of- core de xestión de nubes de puntos, e unha nova metodoloxía escalable de fusión de datos de xeometría e cor para adquisicións con oclusións. No ámbito da visualización de grandes conxuntos de datos, que é o núcleo principal desta tese, preséntanse dous novos métodos. O primeiro é unha técnica adaptabile out-of-core que aproveita o hardware de rasterización da GPU e as occlusion queries para crear lotes coherentes de traballo, que serán procesados por kernels de trazado de raios codificados en shaders, permitindo out-of-core ray-tracing con sombreado e iluminación global. O segundo é un método de compresión agresivo que aproveita a redundancia xeométrica que se adoita atopar en grandes modelos 3D para comprimir os datos de forma que caiban, nun formato totalmente renderizable, na memoria da GPU. O método está deseñado para representacións voxelizadas de escenas 3D, que son amplamente utilizadas para diversos cálculos como para acelerar as consultas de visibilidade na GPU. A compresión lógrase fusionando subárbores idénticas a través dunha transformación de similitude, e aproveitando a distribución non homoxénea de referencias a nodos compartidos para almacenar punteiros aos nodos fillo, e utilizando unha codificación de bits variable. A capacidade e o rendemento de todos os métodos avalíanse utilizando diversos casos de uso do mundo real de diversos ámbitos e sectores, incluídos o patrimonio cultural, a enxeñería e os videoxogos.