Applications of Hardware-accelerated Filtering in Computer Graphics Applications of Hardware-accelerated Filtering in Computer Graphics

Kurzfassung Two of the most important issues of computer graphics – especially in raster graphics and volume (engl.) visualisation – are sampling and reconstruction. These operations must fulfill particular conditions of sampling theory in order to be able to represent arbitrary continuous functions by discrete samples and reconstruct them from these samples without significant information loss. Several approaches for high-quality reconstruction have been introduced to the computer graphics community. These approaches are mostly implemented in software, possible only as pre-process step. The only two ways of reconstruction that are usually fast enough for real-time rendering are nearest neighbor and linear interpolation filtering, but the quality of these filtering processes is often not sufficient. This work summarizes the hardware-based methods that exploit the features of today’s graphics chips for filtering tasks. These methods are divided in two parts, i.e., high-resolution filtering and image processing. Both methods are based on the distribution principle of convolution known from splatting based volume rendering algorithms and they share the same general principle. The difference is in the implementation of the algorithms themselves. High-resolution filtering employs high-order filters in order to improve the quality of resampling tremendously. The implemented algorithms exploit symmetry or separability properties to make the filtering more efficient. We compare it to the existing, natively supported solution, i.e., linear interpolation to our filtering implementation using higher order filters. This is shown in various application areas like surface-texturing, and solid-texturing, animated textures, or derivative filtering; at interactive framerates. The image processing algorithms are simplified general filtering algorithms to increase effciency and performance. We show the usability on smoothing and edge detection, the important operations of image processing and pattern recognition. We combine this techniques together with other hardware features to provide hardware-accelerated artistic rendering techniques. These are also presented in a rendering system that provides non-photorealistic rendering effects. Zwei der wichtigsten Problemstellungen der Computergraphik – besonders der Rastergraphik und der (deut.) Volumenvisualisierung – sind Sampling und Rekonstruktion. Diese Operationen müssen bestimmte Bedingungen der Samplingtheorie erfüllen, um beliebige kontinuierliche Funktionen durch diskrete Samples darstellen, und später die Originalfunktion aus diesen Samples ohne wesentlichen Informationsverlust wieder rekonstruieren zu können. In der Computergraphik gibt es verschiedene Ansätze für Rekonstruktion mit hoher Qualität. Meistens können diese nur in Software implementiert werden, was aus Geschwindigkeitsgründen meist vorab durchgeführt werden muß. Die einzigen beiden Rekonstruktionsfilter, die üblicherweise schnell genug sind um für Echtzeit-Rendering eingesetzt zu werden, sind lineare Interpolation und Nearest-Neighbor-Interpolation. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit Hardware-basierten Methoden für Filtering und Rekonstruktion, welche die Fähigkeiten heutiger Graphikhardware ausnützen. Diese Methoden können in die zwei Bereiche High-Resolution Filtering und Bildverarbeitung eingeteilt werden. Beide basieren auf der Berechnung der Faltungssumme in verteilter Reihenfolge – eine Idee, die aus allen Splatting-basierten Volumenrenderingalgorithmen bekannt ist. Jedoch haben die hier dargestellten Methoden nur diese Grundidee mit Splattingverfahren gemeinsam und unterscheiden sich insgesamt sehr stark, besonders in bezug auf die Implementierung.