Stein, Christian (2013)
Spatial Data Structures for Efficient Visualization of Massive 3D Models on the Web : Räumliche Datenstrukturen zur effizienten Visualisierung riesiger 3D-Modelle im Web.
Technische Universität Darmstadt
Masterarbeit, Bibliographie

Kurzbeschreibung (Abstract)

The visualization of massive 3d models, mostly CAD data, consisting of several millions of triangles is still an intensively examined field of research. Compared to the constant performance increase of 3d graphics cards, their complexity grows even faster. Therefore, the problem of rendering such models at an interactive framerate is not to be solved by a higher speed of rasterization all alone. Recently, the combination of Javascript and WebGL gained a lot of attention for the possibility of using hardware acceleration when rendering 3d graphics directly in the browser. However, due to these technologies' limitations of a generally way slower execution speed or a downgraded set of functionality, the previously stated problem gets intensified when transfered to the web environment. A practical solution has to shrink the amount of data to be processed by an intelligent selection. This thesis addresses the application area of Just-In-Browser visualization of these kinds of 3d models. Therefore, spatial data structures and hardware supported visibility determination are evaluated for their applicability and benefit in the web context. To allow for an instant viewing, any time-consuming optimizations are spared. In return, a decrease in correctness of the generated images is accepted. The possibly unstructured scene data is transformed into an optimized representation which employs the spatial data structures in the process of visibility determination. A selection of spatial data structures and culling techniques are evaluated across different environments. Additionally, a feedback controlled adjustment for the culling parameters is introduced. Das Gebiet der Visualisierung von gewaltigen 3d-Modellen wie beispielsweise CAD-Datensätzen, bestehend aus vielen Millionen von Dreiecken, liegt seit langem im Fokus wissenschaftlicher Arbeit. Im Vergleich zur konstant wachsenden Leistungsfähigkeit von 3d-Grafikkarten, wächst die Komplexität dieser Modelle abermals schneller an. Daher kann das Problem ihrer Visualisierung bei interaktiver Bildfrequenz nicht allein durch eine gesteigerte Rasterisierungsgeschwindigkeit gelöst werden. In der jüngeren Vergangenheit weckte die Kombination aus JavaScript und WebGL eine Menge Aufmerksamkeit durch die Möglichkeit hardware-beschleunigte 3d-Grafiken im Browser wiederzugeben. Durch ihre jeweiligen Limitierungen, in Form einer allgemein langsameren Ausführgeschwindigkeit beziehungsweise eines geschrumpften Funktionssatzes, wird das benannte Problem jedoch durch die Überführung ins Web-Umfeld nochmals verstärkt. Eine praktikable Lösung muss daher die Menge der zu verarbeitenden Daten durch eine intelligente Auswahl verkleinern. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Visualisierung solcher Modelle direkt im Browser. Daher werden räumliche Datenstrukturen sowie hardware-unterstützte Sichtbarkeitsberechnungen bezüglich der Möglichkeit ihrer Nutzung sowie der daraus resultierenden Vorteile innerhalb des Web-Umfeldes untersucht. Um eine augenblickliche Betrachtung zu ermöglichen, muss jede Form von zeitaufwendiger Optimierung vermieden werden. Im Gegenzug ist eine Verminderung der Korrektheit der generierten Bilder akzeptabel. Die möglicherweise unstrukturierten Szenen-Daten werden in eine optimierte Darstellung überführt, welche die räumlichen Datenstrukturen im Rahmen der Sichtbarkeitsberechnung einsetzt. Eine Auswahl von Datenstrukturen und «Culling»-Verfahren wird daher bezüglich verschiedener Ausführumgebungen evaluiert. Zudem wird eine selbstständige Feedback-gesteuerte Justierung der «Culling»-Parameter vorgestellt.

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