CPG - Plzeň

1. CPG - Plzeň Václav Skala Ivo Hanák, Martin Janda, Libor Váša Ivana Kolingerová, Josef Kohout, Jiří Skála, Petr Lobaz, Slavomír Petrík, Petr Vaněček Vít Ondračka Jan Kaiser, František Novák, Vojtěch Hladík

2. Obsah • Libor Váša • metody redukce dynamických sítí • Martin Janda, Ivo Hanák • digitální holografie • Petr Lobaz • principy komprese hologramů • Ivana Kolingerová, Josef Kohout, Jiří Skála • výpočetní geometrie velkých rozměrů v paralelním a distribuovaném prostředí • Slavomír Petrík, Petr Vaněček [& Jan Patera] • metody extrakce iso-ploch t-variantních dat CPG projekt - Plzeň

3. Redukce velikosti dynamických sítí Libor Váša

4. Obsah • Úvod • definice • problém • State of the art • komprese • simplifikace • Vyhlídky • vylepšená Clustered PCA • 4D metrika CPG projekt - Plzeň

5. Definice • Dynamická síť • série statických trojúhelníkových sítí • nemění se konektivita • geometrie se mění málo (časový vývoj) • Komprese • nemění konektivitu • Simplifikace • mění konektivitu CPG projekt - Plzeň

6. Problém • Velikost pro přenos = v x f x 24 Byte • Dynamická varianta problému • využít časovou koherenci • data z blízkých snímků jsou si podobná • zachovat časovou koherenci • série optimálních řešení není optimální řešení CPG projekt - Plzeň

7. A C v v’ B State of the art • Komprese • prediktory + delta coding • časoprostorové prediktory • zobecněný kosodélníkový prediktor • Replica • V jaké metrice probíhá optimializace pomocí prediktorů/kvantizace? v’ v v’’ v’’’ CPG projekt - Plzeň

8. State of the art • Komprese pomocí PCA • vstup: • snímek • trajektorie • výstup • dekorelovaná báze • koeficienty – část se zanedbá • Je lepší PCA přes trajektorie nebo přes snímky? CPG projekt - Plzeň

9. State of the art • Clustered PCA • prostorový clustering podle efektivity PCA aplikované na trajektorie • iterační proces • dlouho to trvá • Jak inicializovat clustering pro CPCA? CPG projekt - Plzeň

10. Simplifikace statických sítí • Decimace • vypouštění vrcholů • Resampling • úplně nová konektivita • rovnostranné trojúhelníky • mapování na čtverec • Kontrakce hran podle ceny • vzdálenost od množiny rovin • změna objemu modelu • kvadriky (lokální popis tvaru modelu) CPG projekt - Plzeň

11. Simplifikace dynamická • Simplifikace per frame • kódování konektivity • Simplifikace podle globálního kritéria • průměrná hodnota kvadriky • problém s velkými změnami tvaru • Multiresolution simplification • LOD tree pro každý snímek • změna topologie mezi snímky kódovaná prohozeními (swapy) • dobře využívá koherence • neřeší dynamické problémy CPG projekt - Plzeň

12. Evaluační nástroje • MSE (PSNR) • suma vzdáleností • neřeší normály • MESH, METRO • neřeší dynamiku • 4D reprezentace + Hausdorffova vzdálenost • řeší dynamiku • pomalé, náročné CPG projekt - Plzeň

13. Simplifikace - koncepty • 4D Multiresolution simplification • ceny podle 4D reprezentace • zobecněné kvadriky • simplifikace v jednotlivých snímcích • B) Simplifikace 4D sítě • kontrakce hran ve 4D • velký počet tetrahedronů • kódování konektivity • C) Simplifikace polyhedrální sítě • méně elementů CPG projekt - Plzeň

14. Shrnutí • máme: • přehled • implementace základních algoritmů (PCA, kvadriky) • 4D evaluační nástroj • budeme mít: • rychlý a efektivní kompresní algoritmus • prediktorový algoritmus optimalizující Hausdorffovu vzdálenost • rychlejší CPCA (50:1 při distorzi 3 %) • efektivní simplifikační algoritmus, který řeší dynamické problémy • jeden z konceptů A, B, C CPG projekt - Plzeň

15. Publikace • Frank, M.; Váša, L; Skala, V.: MVE-2 Applied in Education Process, Proceedings of .NET Technologies 2006, Pilsen, Czech Republic (presentation) • Váša, L.;Skala, V.: A spatio-temporal metric for dynamic mesh comparison, Proceedings of AMDO 2006, Mallorca, Spain • Frank, M.; Váša, L; Skala, V.: Pipeline approach used for recognition of dynamic meshes, Proceedings of 3IA 2006, Limoges, France (presentation, official photos, my photos) • Váša, L: Methods for dynamic mesh size reduction. Tech. rep. no. DCSE/TR-2006-07 CPG projekt - Plzeň

16. Děkuji za pozornost Otázky?

17. Skupina digitální holografie Ivo Hanák Martin Janda Petr Lobaz

18. Skupina digitální holografie • Ivo Hanák • vedoucí skupiny • syntéza digitálních hologramů na GPU • Martin Janda • metodiky syntézy digitálních hologramů • Petr Lobaz • komprese holografických dat CPG projekt - Plzeň

19. Holografie motivace princip Výsledky mapa digitální holografie STAR digitální holografie STAR syntetizačních metod horizontal-parallax only (HPO) full-parallax s využitím GPU paralelizace vzorově orient. syntéza Publikační činnost Budoucí činnost Obsah CPG projekt - Plzeň

20. Motivace • Počítačová grafika: honba za fotorealismem • aproximace • absence poměřovací metody • Relativně panenská oblast PG • vyšší šance na úspěch • více článků • méně chytráků • Hologram: informace o hloubce ve scéně • řádově složitější, než obyčejný obrázek – př. • možné využití koherence • Přichází doba skutečně 3D displejů • ideální technologie – holografie • chybí metodiky pro syntézu holografických dat CPG projekt - Plzeň

21. Princip holografie • Záznam o intenzitě a směru světla (fáze) • koherentní světlo: LASER • kódování fáze modulací referenční frekvence • obraz: interference vln • Digitální holografie • aproximace optického jevu • vysoká vzorkovací frekvence: ~ 1 MHz • 17” LCD: 1280×1024 ~ 106vzorků • 17” HD: 320k×256k ~ 1010vzorků • syntéza z umělých dat + rekonstrukce CPG projekt - Plzeň

22. Mapa oblasti digitální holografie CPG projekt - Plzeň

23. STAR digitální holografie • Matematický základ vlnové optiky • užité aproximace • Numerické metody digitální holografie • syntéza • rekonstrukce • extrakce další informace CPG projekt - Plzeň

24. STAR syntetizačních metod • Plný výpočet: O(N5) • 1 vzorek = 1 pozorovatel scény • Dekompozice scény na body/ray casting • ideální bodové zdroje: u(x)=a/r exp(−ikr) • obtížné řešení viditelnosti • velké množství bodů • Předpočtené vzory pro primitiva • body a čáry • bez řešení viditelnosti a lokálních změn intenzity • Šíření vln: komplikované • bez funkčního řešení CPG projekt - Plzeň

25. HPO rendrovací roura • Hologramy pouze s horizontálním paralaxem • urychlení obětováním vertikálního paralaxu • Podpora trojúhelníkových sítí • vzorkování není zapotřebí • Podpora osvětlovacích modelů • Phong osvětlení a stínování • Relativně rychlý výpočet CPG projekt - Plzeň

26. HPO rendrovací roura - přístup • Řezání geometrie • 3D verze řádkové konverze trojúhelníka • Zpracování polygonů, lomených čar v 2D • Výpočet difrakčního integrálu CPG projekt - Plzeň

27. HPO rendrovací roura - přístup • Osvětlení a stínování • osvětlovací model: Phong • texturové souřadnice interpolovány • V předpočítané • N interpolace nebo normálová mapa • D směrové světlo – konstantní ve všech bodech CPG projekt - Plzeň

28. HPO - výstup CPG projekt - Plzeň

29. HPO - shrnutí • Kompletní rendrovací roura • Kompatibilní interface s existujícími nástroji • Verifikace filosofie syntézy CPG projekt - Plzeň

30. GPU full-parallax rendering • Modifikovaný ray-casting • ortogonální projekce • viditelnost: Z-buffer • vzorky na kulové vlnoploše: a/r exp(−ikr) • Zkosení (slanting) scény: HPO • xt = x − z tan ξ • r = zt = z / cos ξ CPG projekt - Plzeň

31. Princip II • Rozsah úhlu ξ: dle AABB scény • Vzorkování ξ: uniformní krok 1 / 300° • určeno experimentálně • vážení nutné pouze pro velké úhly ξ CPG projekt - Plzeň

32. Algoritmus • Pro všechny vzorky ξx a ξy • ztransformuj scénu • xt = x − z tan ξx • yt = y − z tan ξy • r = zt = z (1 + tan2ξx + tan2ξx)1/2 • nalezni nejbližší vzorek na povrchu • napočítej vzorek z kulové vlnoplochy • přičti vzorek k součtu z předchozího kroku CPG projekt - Plzeň

33. Implementace • GPU SM 2.0 • Numerická přenost • výpočet: z / cos ξ • nedostečná velikosti mantisy: 16 – 24 bitů • dekompozice z na vektor: z = aNλ + bλ + c • jednoduchá realizace zaokrouhlení na λ • výpočet: 1 / cos ξ • Taylorův rozvoj kolem počátku • užití dekomponovaného tvaru CPG projekt - Plzeň

34. Výsledky • NVIDIA GeForce 6800 GT • 1024 × 1024 vzorků • Králík (16k troj.): 8,1 hod. • textura • difuzní směrové světlo • Kolečko (64 troj.): 6,0 hod. • bez textury • pevné výdaje GPU-renderingu • Koník (96k troj.): 11,8 hod. CPG projekt - Plzeň

35. Fyzikální ověření CPG projekt - Plzeň

36. Shrnutí • Syntéza HPO i full-parallax hologramu • ignorování difrakce ve scéně • Viditelnosti řešena s využitím GPU • Kompatibilní s počítačovou grafikou • aplikace libovolného efektu • Distribuce: až lineární urychlení • libovolně velké hologramy CPG projekt - Plzeň

37. Vzorově orientovaná syntéza • Bázové difrakční vzory základních primitiv • trojúhelníky • úsečky – křivky • body • Složitější objekty - kompozice bázových vzorů CPG projekt - Plzeň

38. Vzorově orientovaná syntéza • Ověření předpokladů a metody • Výsledek pokusů: technická zpráva • spolupráce s University of Bilkent, Ankara • Další rozvoj: plnohodnotný rendering CPG projekt - Plzeň

39. Vzorově orientovaná syntéza CPG projekt - Plzeň

40. Paralelizace výpočtu hologramů • Časově náročný výpočet • HPO – minuty • Full – hodiny • Paralelizace výpočtu • dekompozice úlohy: bez komplikací • lineární urychlení • Otázka SW podpory CPG projekt - Plzeň

41. Publikační činnost • Články • Janda, M., Hanák, I., Skala, V.: Scanline Rendering of Digital HPO Holograms and Hologram Numerical Reconstruction. In Proc. SCCG (2006) • Janda, M., Hanák, I., Skala, V.: Digital HPO Rendering Pipeline. In Proc. EG (2006) • Hanák, I., Janda, M., Skala, V.: Computer Generated Holograms of Triangular Meshes Using a Graphical Processing Unit. (To be published) • Technické zprávy • Janda, M., Hanák, I., Onural, L.: Synthesising Hologram by Base Fringe Pattern Splatting • Janda, M., Skala, V.: STARDigital hologram synthesis methods • Hanák, I., Janda, Skala, V.: Digital holography STAR CPG projekt - Plzeň

42. Budoucí činnost • Urychlení postupu syntézy • využití koherence mezi vzorky • redukce informace • rendering velkých hologramů • Numerická rekonstrukce • HW-kompatibilní rekonstrukce • velké hologramy: perspektiva • spolupráce s VUT Brno • Nalezení možnosti fyzikálního ověření • laser + SLM (DMD/LCD/LCOS/fotografie) CPG projekt - Plzeň

43. Děkujeme za pozornost Otázky?

44. Další témata řešená v rámci CPG Řešitelé z CPG: Ivana Kolingerová, Josef Kohout Ostatní řešitelé neuvedení v CPG: Jiří Skála, Jindřich Parus, studenti 3.-5. ročníků ZČU

45. Obsah • Konstrukce dělení prostoru a datových struktur pro modely v oblasti VR • Metody detekce kolizí a plánování pohybu v 3D prostředí pro aplikace VR • Manipulace s rozsáhlými geometrickými daty CPG projekt - Plzeň

46. 1. Konstrukce dělení prostoru a datových struktur pro modely v oblasti VR (1) • Dílčí téma • VD a DT pro kulové objekty, velká, hierarch., • data (3D), příp. pohyblivá data (zatím 2D) • Hotovo • Identifikace průniku zájmů s MU Brno („molekuly“) • a nastavení rozhraní prací ZČU-MU • Zadání 2 dipl. a sem. prací v návaznosti na MU • Start prací v září 2006 • Z dřívějška: sériové i paralel. implementace • 2D a 3D DT • Co dál • Ověření detailů požadavků úlohy s MU, • podle nich případně úprava navrž. řešení • Implementace, testování, publikace ... CPG projekt - Plzeň

47. 1. Konstrukce dělení prostoru a datových struktur pro modely v oblasti VR (2) • Dílčí téma • Datové struktury pro rychlý pohyb terénem, • rychlé modifikace, simulace eroze, příp. haptika • Hotovo • Identifikace průniku zájmů s dr.B.Benešem („písek • na adaptivních sítích“) • Zadání 1 dipl. a 2 bak. prací v návaznosti na BB • Start prací v září 2006 • Z dřívějška: sériové i paralel. implementace • 2D DT, na straně BB řešení na pravidelné síti • Co dál • Kontrola připraveného rozhraní mezi studenty • Implementace, testování, publikace ... • Časem možná návaznost také na MU (haptika) CPG projekt - Plzeň

48. 1. Konstrukce dělení prostoru a datových struktur pro modely v oblasti VR (3) • Dílčí téma • Reprezentace povrchových modelů pomocí L-systémů • Společná práce s dr.B.Benešem • Hotovo • Reprezentace Bézierovy plochy včetně racionální • Generování fraktálních objektů • Obhájena 1 DP, zadána další DP, 1 publikace na SCCG • Co dál • Rozšíření reprezentace na obecnější typy ploch • Využití gramatik pro záznam obecnějších vlastností • objektu včetně fyzikálních CPG projekt - Plzeň

49. 2. Metody detekce kolizí a plánování pohybu v 3D prostředí pro VR • Dílčí téma • Datové struktury pro detekce kolizí, speciální techniky, • Path planning v prostředí VR • Řešeno ve spolupráci s dr.Gavrilovou z Kanady • Hotovo • Obhájena 1 DP a 1 BP v oblasti kolizí a path planningu • 1 publikace na CESCG, 1 nabídnutý článek na GRAPP 07 • Identifikace průniku zájmů s MU Brno • Zadána 1 DP a 1 obor. projekt na pokračování v práci • Co dál • Další debaty s MU o možném využití výsledků v aplikaci, • podle toho modifikace pokračování • Pokračování ve spolupráci s Kanadou CPG projekt - Plzeň

50. 3. Manipulace s rozsáhlými geometrickými daty • Dílčí téma • Velká data pro VD a DT 2D a 3D – sériové i paralelní • metody • Částečné překrytí s tématem 1, částečná návaznost na • předchozí výsledky v oblasti paralel. výpočtů • Hotovo • V paralelní oblasti: zvýšení efektivity distribuovaného • řešení 2D a 3D DT • V sériové oblasti: zadáno jako téma disertace, • začátek prací v říjnu 2006 • Co dál • Dokončení distrib. řešení – pokud možno najít • studentské pracovní síly pro urychlení prací • Sériové řešení – vše před námi  CPG projekt - Plzeň