Scalable exploration of 3D massive models

espanolEn esta tesis se presentan una serie tecnicas escalables que avanzan el estado del arte de la creacion y exploracion de grandes modelos tridimensionales. En el ambito de la generacion de estos modelos, se presentan metodos para mejorar la adquisicion y procesado de escenas reales, gracias a una implementacion eficiente de un sistema out-of-core de gestion de nubes de puntos, y una nueva metodologia escalable de fusion de datos de geometria y color para adquisiciones con oclusiones. Para la visualizacion de grandes conjuntos de datos, que constituye el nucleo principal de esta tesis, se presentan dos nuevos metodos. El primero de ellos es una tecnica adaptable out-of-core que aprovecha el hardware de rasterizacion de la GPU y las occlusion queries, para crear lotes coherentes de trabajo, que seran procesados por kernels de trazado de rayos codificados en shaders, permitiendo renders out-of-core avanzados con sombreado e iluminacion global. El segundo es un metodo de compresion agresivo, que aprovecha la redundancia geometrica 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 metodo esta disenado para representaciones voxelizadas de escenas 3D, que son ampliamente utilizadas para diversos calculos como la aceleracion las consultas de visibilidad en la GPU o el trazado de sombras. La compresion se logra fusionando subarboles identicos a traves de una transformacion de similitud, y aprovechando la distribucion no homogenea de referencias a nodos compartidos para almacenar punteros a los nodos hijo, utilizando una codificacion de bits variable. La capacidad y el rendimiento de todos los metodos se evaluan utilizando diversos casos de uso del mundo real de diversos ambitos y sectores, incluidos el patrimonio cultural, la ingenieria y los videojuegos. EnglishThis 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. galegoEsta tese presenta unha serie tecnicas escalables que avanzan o estado da arte da creacion e exploracion de grandes modelos tridimensionaies. No ambito da xeracion destes modelos, presentanse metodos para mellorar a adquisicion e procesado de escenas reais, grazas a unha implementacion eficiente dun sistema out- of- core de xestion de nubes de puntos, e unha nova metodoloxia escalable de fusion de datos de xeometria e cor para adquisicions con oclusions. No ambito da visualizacion de grandes conxuntos de datos, que e o nucleo principal desta tese, presentanse dous novos metodos. O primeiro e unha tecnica adaptabile out-of-core que aproveita o hardware de rasterizacion da GPU e as occlusion queries para crear lotes coherentes de traballo, que seran procesados por kernels de trazado de raios codificados en shaders, permitindo out-of-core ray-tracing con sombreado e iluminacion global. O segundo e un metodo de compresion agresivo que aproveita a redundancia xeometrica 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 metodo esta desenado para representacions voxelizadas de escenas 3D, que son amplamente utilizadas para diversos calculos como para acelerar as consultas de visibilidade na GPU. A compresion lograse fusionando subarbores identicas a traves dunha transformacion de similitude, e aproveitando a distribucion non homoxenea de referencias a nodos compartidos para almacenar punteiros aos nodos fillo, e utilizando unha codificacion de bits variable. A capacidade e o rendemento de todos os metodos avalianse utilizando diversos casos de uso do mundo real de diversos ambitos e sectores, incluidos o patrimonio cultural, a enxeneria e os videoxogos.