Hardware-based Visibility Preprocessing using a Point Sampling Method

점 샘플링 방법을 이용한 하드웨어 기반 가시성 전처리 알고리즘

In cases of densely occluded urban scenes, it is effective to determine the visibility of scenes, since only small parts of the scene are visible from a given cell. In this paper, we introduce a new visibility preprocessing method that efficiently computes potentially visible objects for volumetric cells. The proposed method deals with general 3D polygonal models and invisible objects jointly blocked by multiple occluders. The proposed approach decomposes volume visibility into a set of point visibilities, and then computes point visibility using hardware visibility queries, in particular HP_occlusion_test and NV_occlusion_query. We carry out experiments on various large-scale scenes, and show the performance of our algorithm.

복잡한 도시환경의 경우, 주어진 셀에 대해 적은 수의 오브젝트들만이 보이므로 이러한 가상환경에 대해 가시성 검사를 수행하는 것은 렌더링 성능을 향상시키기 위한 매우 효과적인 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 주어진 공간에 대해 잠재적으로 보이는 오브젝트들을 효과적으로 계산하는 새로운 가시성 전처리 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 일반적인 3차원의 폴리곤 모델을 다루며, 다수의 occluder에 의해 가려지는 오브젝트들을 다룰 수 있다. 제안하는 접근법은 볼륨 가시성 문제를 점 가시성 문제들로 나누고, 점가시성 문제를 하드웨어 가시성 큐어리, 특히 HP_occlusion_test 와 NV_occlusion_query를 이용하여 계산한다. 본 논문에서는 다양한 대규모 가상환경에 대한 실험을 수행하고 이를 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능을 보인다.