Fraunhofer-Gesellschaft

Publica

Hier finden Sie wissenschaftliche Publikationen aus den Fraunhofer-Instituten.

Massively parallel SVBRDF fitting BTF data

 
: Schnös, Markus
: Goesele, Michael; Danch, Daniel

Darmstadt, 2009, 71 pp.
Darmstadt, TU, Bachelor Thesis, 2009
English
Bachelor Thesis
Fraunhofer IGD ()
image synthesis; general purpose computation on graphics processing unit (GPGPU); computer graphic; optimization

Abstract
In order to generate realistic looking images, modern methods for global illumination require detailed material representations. With the Bidirectional Texture Function (BTF) an image-based technology exists that fulfills these requirements at the expense of a high memory consumption and difficult editability. By separating a BTF in its heightfield and an analytical spatially varying Bidirectional Reflectance Distribution Function (SVBRDF) an efficient compression and good editability can be achieved, while maintaining the essential reflection characteristics.
In this thesis a hybrid method using both CPU and GPU is presented to generate analytical SVBRDFs on the base of a BTF and the according heightfield. The focus is put upon an efficient work balance between both processing units, in order to speed up the fitting process significantly. For this purpose an appropriate analytical SVBRDF model has been developed. Additionally this thesis describes a hybrid, parallel working optimization process and evaluates it with the help of selected BTF datasets. Finally the results are discussed in detail. In comparison to conventional Methods, the approach presented in this work achieves a significant speedup in the optimization phase. The resulting representation consisting of SVBRDF and heightfield can additionally, in contrast to BTF data, be integrated easily in a shader-based rendering algorithm while still maintaining real-time capabilities.

 

Um realistisch wirkende Bilder generieren zu können, verlangen moderne Verfahren der globalen Beleuchtungssimulation primär nach detailierten Materialrepräsentationen. Mit den Bidirectional Texture Functions (BTF) existiert eine bildbasierte Technik, die diesen Anforderungen um den Preis einer hohen Datenmenge und schwieriger Editierbarkeit weitestgehend gerecht wird. Die Zerlegung einer BTF in ihr Höhenfeld und eine analytisch definierte, räumlich variierende Bidirectional Reflectance Distribution Function (SVBRDF) ermöglicht die effiziente Kompression und Modifikation bei gleichzeitiger Beibehaltung der wesentlichen Reflexionscharakteristiken einer BTF.
In dieser Arbeit wird ein hybrides, also CPU- und GPU-basiertes, Verfahren zur Erzeugung von analytischen SVBRDFs bei gegebener BTF und dem dazugehörigem Höhenfeld vorgestellt. Dabei liegt der Fokus auf der möglichst effizienten Lastverteilung zwischen beiden Recheneinheiten, mit dem Ziel den Fitting-Prozess signifikant zu beschleunigen. Zu diesem Zwecke wurde ein adäquates, analytisches SVBRDF Modell entwickelt. Desweiteren beschreibt diese Arbeit einen hybriden, parallel arbeitenden Optimierungsprozess, und evaluiert diesen anhand ausgewählter BTF-Datensätze. Die Arbeit schliesst mit einer detailierten Diskussion der Ergebnisse. Gegenüber konventionellen Verfahren verzeichnet der in dieser Arbeit präsentierte Ansatz einen deutlichen Geschwindigkeitszuwachs in der Optimierungsphase. Eine so gewonnene alternative Repräsentation bestehend aus SVBRDF und Höhenfeld verspricht zudem, im Gegensatz zu der Verwendung von BTF Daten, eine aufwandsarme Integration in shader-basierte Renderingalgorithmen mit echtzeitfähigem Antwortverhalten.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-113523.html