Forward Differencing for Rendering Catmull-Clark Subdivision Surfaces

포워드 디퍼렌싱을 이용한 Catmull-Clark 서브디비전 서피스 렌더링

본 논문은 Catmull-Clark 서브디비전 서피스(subdivision surfaces)를 포워드 디퍼렌싱(forward differencing)을 이용하여 효율적으로 evaluation 해서 렌더링하는 알고리즘을 제안하고 있다. 포워드 디퍼렌싱은 순수한 다항식만을 evaluation 할 수 있다. 그러나 Catmull-Clark 서브디비전 서피스는 순수한 다항식이 아니다. 그러므로, Catmull-Clark 서피스를 정규 패치들(regular patches)로 분리하고, 그 패치들에 대한 다항식을 만들고, 포워드 디퍼렌싱을 사용해서 evaluation 하면 된다. 본 알고리즘의 장점은 전통적인 리커시브(recursive) 서브디비전 기법에 비해 메모리의 요구가 적다. 즉, [1]과 마찬가지로 서브디비전 깊이(subdivision depth)에 독립적으로 항상 상수(constant) 메모리 양 만큼만 요구된다.