Giải thuật ray tracking hữu hiệu

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA BÙI PHÚ CƯỜNG GIẢI THUẬT RAY-TRACING HỮU HIỆU Chuyên ngành : KHOA HỌC MÁY TÍNH LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 08 năm 2010 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : TS Lê Ngọc Minh (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : PGS TS Nguyễn Đình Thúc (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : TS Nguyễn Xuân Dũng (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM ngày 31 tháng 08 năm 2010 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) TS Quản Thành Thơ TS Lê Ngọc Minh PGS TS Nguyễn Đình Thúc TS Nguyễn Xuân Dũng TS Nguyễn Thanh Bình Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Bộ môn quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Bộ môn quản lý chuyên ngành TRƯỜNG ĐH BÁCH KHOA TP.HCM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc Tp HCM, ngày 15 tháng 09 năm 2010 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Bùi Phú Cường Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 02/02/1982 Nơi sinh: Quảng Ngãi Chuyên ngành: MSHV: Khoa học Máy tính 00707164 I- TÊN ĐỀ TÀI: Giải thuật ray-tracing hữu hiệu II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Tìm hiểu kỹ thuật dựng ảnh dùng giải thuật ray-tracing xây dựng thư viện dựng ảnh thời gian thực dựa giải thuật III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ (Ngày bắt đầu thực LV ghi QĐ giao đề tài): 22/06/2009 IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 02/07/2010 V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi rõ học hàm, học vị, họ, tên): TS Lê Ngọc Minh CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CN BỘ MÔN (Học hàm, học vị, họ tên chữ ký) QL CHUYÊN NGÀNH LỜI CẢM ƠN Xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy TS Lê Ngọc Minh, người tận tình hướng dẫn, định hướng giúp đỡ tơi suốt thời gian xây dựng đề cương luận văn thực luận văn Cảm ơn thầy Khoa Khoa học Kỹ thuật máy tính dìu dắt, giảng dạy truyền đạt cho tơi kiến thức quí báu năm học qua Cảm ơn TS Peter Djeu cung cấp thông tin kiến thức mơ hình mà sử dụng luận văn Cảm ơn Cha, Mẹ gia đình, người dạy dỗ, khuyến khích, động viên tơi lúc khó khăn, tạo điều kiện cho học tập nghiên cứu Mặc dù cố gắng luận văn khơng tránh khỏi sai sót, mong nhận thơng cảm góp ý q thầy bạn Tp Hồ Chí Minh, tháng năm 2010 Bùi Phú Cường Học viên cao học khóa 2007 Chuyên ngành: Khoa học Máy tính Trường Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh i TĨM TẮT LUẬN VĂN Trong luận văn này, giải thuật ray-tracing thực nhằm hỗ trợ cảnh động thời gian thực cách tách thơng tin hình học tĩnh cảnh khỏi thơng tin hình học động, từ áp dụng cấu trúc gia tốc thích hợp Đối với thơng tin hình học động, tơi sử dụng cấu trúc gia tốc hai tầng kết hợp với phương pháp nhân đối tượng để gia tốc cho giải thuật ray-tracing Bên cấu trúc gia tốc hai tầng cấu trúc gia tốc BVH xây dựng theo phương pháp xây dựng phần, tức xây dựng phần cần thiết suốt trình duyệt tia Đối với thơng tin hình học tĩnh, tơi sử dụng cấu trúc gia tốc kd-tree để gia tốc cho giải thuật ray-tracing Cấu trúc gia tốc kd-tree xây dựng theo cách dùng heuristic diện tích bề mặt để xác định mặt phẳng phân chia tốt Tất hai cấu trúc gia tốc kd-tree BVH thực cách nén không gian lưu trữ node kd-tree lẫn BVH số byte cụ thể xếp node chúng khối nhớ liên tục nhằm tăng cache hit Bên cạnh việc nén không gian lưu trữ sử dụng khối nhớ liên tục, luận văn thực trình duyệt cấu trúc gia tốc theo gói tia nhằm tăng memory coherence, đồng thời tận dụng lệnh SIMD mà kiến trúc phần cứng hỗ trợ để xử lý tia song song Ngoài ra, thực tận dụng khả tính tốn kiến trúc máy tính nhiều nhân, từ tiến hành việc xây dựng duyệt cấu trúc gia tốc cách song song Tuy nhiên, phần thực hỗ trợ cảnh động dạng hoạt hóa cứng mà thơi ii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT LUẬN VĂN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC HÌNH vi DANH MỤC BẢNG viii Chương PHÁT BIỂU VẤN ĐỀ 1.1 Những vấn đề tiếp cận luận văn Chương CÁC CƠNG TRÌNH LIÊN QUAN Chương GIỚI THIỆU RAY-TRACING 3.1 Giải thuật ray-tracing [10][27] 3.2 Giao tia mặt tam giác [1][18][42] 3.2.1 Tọa độ barycentric 3.2.2 Phương pháp chiếu 10 3.2.3 Tối ưu phương pháp chiếu 11 3.2.4 Xếp đặt liệu để tối ưu nhớ cache 13 3.2.5 Hiện thực tác vụ xác định giao tia tam giác 14 3.3 Cấu trúc gia tốc 15 3.3.1 Các chiến lược phân hoạch 16 3.3.2 Cấu trúc adaptive cấu trúc đồng 17 3.3.3 Xây dựng cấu trúc gia tốc adaptive 17 3.4 Coherence [3][42][52] 17 3.4.1 Giới thiệu 17 3.4.2 Coherene 18 3.5 Phân loại tính chất động đối tượng [42][46] 20 3.6 Thách thức gặp phải ứng dụng ray-tracing thời gian thực 21 Chương XÂY DỰNG KD-TREE HỮU HIỆU 23 4.1 Cấu trúc gia tốc kd-tree 23 4.2 Chiến lược xây dựng kd-tree theo đệ qui [43] 23 4.3 Heuristic diện tích bề mặt – SAH (Surface Area Heuristic) [43] 25 4.3.1 SAH tham lam cục 25 4.3.2 Tiêu chuẩn kết thúc tự động 26 4.3.3 Xác định mặt phẳng phân chia (mặt phẳng cắt) 26 4.3.4 Xác định xác N L N R 28 4.4 Xây dựng kd-tree hữu hiệu dựa SAH [43] 28 4.4.1 Giải thuật xây dựng kd-tree với độ phức tạp O N 29 4.4.1.1 Phân tích độ phức tạp 30 4.4.2 Giải thuật xây dựng kd-tree với độ phức tạp O N log N 30 4.4.2.1 Phân tích độ phức tạp 32 4.4.3 Giải thuật xây dựng kd-tree với độ phức tạp O N log N  33 4.4.3.1 Duy trì thứ tự 34 4.4.3.2 Phân tích độ phức tạp 36 4.5 Xây dựng phần kd-tree hữu hiệu (lazy kd-tree) [49] 37 Chương RAY-TRACING CHO ĐỐI TƯỢNG TĨNH 39 5.1 Lựa chọn cấu trúc gia tốc 39    iii  5.2 Giải thuật duyệt tia kd-tree 39 5.3 Tận dụng ray coherence cho giải thuật duyệt kd-tree 42 5.4 Giải thuật duyệt kd-tree theo gói tia cách dùng khoảng 43 5.5 Phương pháp dùng frustum [5] 44 5.5.1 Xác định trục 44 5.5.2 Độ nghiêng 45 5.5.3 Xác định véctơ pháp tuyến mặt phẳng 45 5.5.4 Xác định gốc mặt phẳng 46 5.5.5 Giải thuật đầy đủ để xác định frustum 46 5.5.6 Xác định giao frustum AABB [2][5][31] 47 Chương RAY-TRACING CHO ĐỐI TƯỢNG ĐỘNG 48 6.1 Lựa chọn cấu trúc gia tốc 48 6.2 BVH (Bounding Volume Hierarchy) 49 6.2.1 Xây dựng BVH 51 6.2.2 Duyệt BVH 52 6.2.3 Duyệt BVH theo gói tia [44] 53 6.2.4 Tính tốn trước thứ tự duyệt node BVH [22][44] 57 6.2.5 Cập nhật BVH [44] 59 6.2.6 Tái cấu trúc có chọn lọc [52] 60 6.3 Cấu trúc gia tốc hai tầng 61 6.4 Duyệt tia với nhiều cấu trúc gia tốc 63 6.5 Tổng hợp gói tia tương tự 64 Chương HIỆN THỰC 65 7.1 Thiết kế thư viện 65 7.2 Kiến trúc 65 7.3 Các cấu trúc liệu 67 7.3.1 Điểm, véctơ ma trận 67 7.3.2 Cấu trúc liệu hỗ trợ SSE 68 7.3.3 Tia 69 7.3.4 Gói tia 70 7.3.5 Frustum 71 7.3.6 Mailbox 72 7.3.7 RayTracer 73 7.4 Hiện thực kd-tree cho đối tượng tĩnh 73 7.4.1 Xây dựng kd-tree 75 7.4.2 Sắp xếp không gian lưu trữ cho kd-tree 79 7.4.2.1 Sắp xếp liệu cho node kd-tree 79 7.4.2.2 Sắp xếp liệu cho kd-tree 82 7.4.2.3 Tam giác 82 7.4.3 Duyệt tia 82 7.4.3.1 Duyệt kd-tree theo tia 83 7.4.3.2 Duyệt kd-tree theo gói tia 84 7.5 Hiện thức cấu trúc gia tốc hai tầng 87 7.5.1 Hiện thực BVH 88 7.5.1.1 Sắp xếp không gian lưu trữ 88 7.5.1.2 Duyệt tia theo chiến lược xây dựng phần 90 7.5.1.3 Tách node chưa đánh dấu “kết thúc” 94 7.5.2 Tích hợp BVH vào hai tầng cấu trúc gia tốc hai tầng 94 Chương ỨNG DỤNG VÀ KẾT QUẢ 97 iv 8.1 Ứng dụng thư viện cho cảnh tĩnh 97 8.1.1 Đánh giá hiệu suất FastKdTree 99 8.1.1.1 Thống kê kd-tree tạo 100 8.1.1.2 Thời gian xây dựng tuyệt đối 102 8.1.1.3 Chi phí thời gian tương đối tác vụ trình xây dựng kd-tree 103 8.1.1.4 Thời gian duyệt kd-tree 104 8.1.2 Đánh giá hiệu suất LazyBvh 108 8.1.3 Đánh giá 112 8.2 Ứng dụng cho cảnh động BART 113 Chương KẾT LUẬN 119 9.1 Kết luận 119 9.2 Hướng phát triển 119 PHỤ LỤC 121 TÀI LIỆU THAM KHẢO 123 LÍ LỊCH TRÍCH NGANG 126 v DANH MỤC HÌNH Hình 3.1 Giải thuật ray-tracing với tia phản xạ, tia khúc xạ, tia bóng mờ Hình 3.2 Giao tia mặt tam giác Hình 3.3 Lưu trữ thơng tin hình học cho tam giác [42] 13 Hình 3.4 Bộ nhớ phân cấp 18 Hình 3.5 Ray coherence ray-tracing [3] 19 Hình 3.6 Tính coherence loại tia phát sinh [4] 20 Hình 4.1 Một ví dụ kd-tree khơng gian hai chiều 23 Hình 4.2 Axis Aligned Bounding Box - AABB 24 Hình 4.3 Tính chất hình học bao hàm xác suất có điều kiện  Y | X  [43] 25 Hình 4.4 Ví dụ mặt phẳng cắt dự tuyển 27 Hình 4.5 Cách xác định mặt phẳng cắt hoàn hảo 27 Hình 4.6 Cách xác định tập kiện cho tam giác [43] 35 Hình 4.7 So sánh độ phức tạp giải thuật xây dựng cấu trúc gia tốc 37 Hình 5.1 Ba trường hợp duyệt tia xét node kd-tree 40 Hình 5.2 Ba trường hợp chọn lựa node duyệt kd-tree 40 Hình 5.3 Xác định xác giao điểm gần có tam giác giao với nhiều node 41 Hình 5.4 Ba trường hợp xảy giải thuật duyệt kd-tree theo khoảng 43 Hình 5.5 Phương pháp giải vấn đề gặp phải giải thuật duyệt kd-tree theo gói tia cách dùng khoảng 44 Hình 5.6 Trục z nhóm tia 45 Hình 5.7 Véctơ phương tia nhóm chiếu lên khơng gian 2D để xác định đường biên bao quanh gói theo hướng trục 45 Hình 5.8 Xác định véctơ pháp tuyến cho mặt phẳng [5] 46 Hình 5.9 Véctơ pháp tuyến mặt phẳng hình thành frustum 46 Hình 5.10 Cách xác định n  vertex ứng với mặt phẳng [2] 47 Hình 6.1 Ví dụ BVH không gian hai chiều 50 Hình 6.2 Phương pháp xác định giao tia AABB 50 Hình 6.3 Bốn trường hợp mà khơng có tia gói tia giao với node BVH [44] 55 Hình 6.4 Phương pháp xác định giao nhanh node BVH gói tia 56 Hình 6.5 Thứ tự duyệt khác tia gói 57 Hình 6.6 Sự thối hóa BVH tam giác di chuyển [44] 59 Hình 6.7 Phương pháp tái cấu trúc có chọn lọc [52] 61 Hình 6.8 Cấu trúc gia tốc hai tầng Wald đề xuất [42] 62 Hình 6.9 Cấu trúc gia tốc hai tầng sử dụng luận văn 63 Hình 6.10 Việc tổng hợp gói có đủ kích thước trở nên khó khăn xét tia phụ cấp độ cao, có vài tia nằm đường cho trước 64 Hình 7.1 Giải pháp gia tốc đề xuất cho thư viện 66 Hình 7.2 Lược đồ lớp cho thư viện ray-tracing 67 Hình 7.3 Phương pháp dùng véctơ phương tia để tổng hợp gói tia 70 Hình 7.4 Phương pháp dùng multi-thread để xây dựng cấu trúc gia tốc 78 Hình 7.5 Sắp xếp node anh em thành cặp vùng nhớ liên tục [42] 81 Hình 7.6 So sánh tốc độ dựng ảnh phương pháp dùng caching không dùng caching 82 Hình 7.7 Các tam giác, mục node lưu vùng nhớ liên tục 82 Hình 7.8 Mối tương quan lớp cấu thành cấu trúc gia tốc hai tầng 87 Hình 7.9 Lược đồ cho giải thuật duyệt qua cấu trúc gia tốc hai tầng 96 vi Hình 8.1 Giao diện ứng dụng dựng ảnh cho cảnh tĩnh 99 Hình 8.2 Thống kê kd-tree tạo cho mơ hình 101 Hình 8.3 Thống kê số lượng tam giác tham khảo kd-tree 102 Hình 8.4 Thời gian xây dựng kd-tree không dùng multi-thread dùng multi-thread 103 Hình 8.5 Số lượng trung bình node trong, node tam giác xét tia cấu trúc gia tốc kd-tree 108 Hình 8.6 Tốc độ dựng ảnh dùng cấu trúc gia tốc kd-tree 108 Hình 8.7 Số lượng trung bình node trong, node tam giác xét tia cấu trúc gia tốc BVH 111 Hình 8.8 Tốc độ dựng ảnh dùng cấu trúc gia tốc BVH 112 Hình 8.9 So sánh tốc độ dựng ảnh dùng kd-tree dùng BVH 113 Hình 8.10 Giao diện ứng dụng dựng ảnh cho cảnh động 114 Hình 8.11 Thời gian dựng ảnh cho frame mơ hình hoạt hóa BART Kitchen 115 Hình 8.12 Thời gian dựng ảnh cho frame mơ hình hoạt hóa BART Robots 116 Hình 8.13 Ảnh số frame mơ hình BART Kitchen 117 Hình 8.14 Ảnh số frame mơ hình BART Robots 118 Hình 9.1 Ví dụ tính tốn dư thừa SIMD 120 vii Hình 8.8 Tốc độ dựng ảnh dùng cấu trúc gia tốc BVH 8.1.3 Đánh giá Mơ hình Clown (44.154 tam giác) a) Số lượng frame trung bình giây (frame/s) b) Số node trung bình duyệt tia c) Số lượng trung bình tam giác giao tia Mơ hình Fairy Forest (174.117 tam giác) a) Số lượng frame trung bình giây (frame/s) b) Số node trung bình duyệt tia c) Số lượng trung bình tam giác giao tia Mơ hình Happy Buddah (1.087.716 tam giác) a) Số lượng frame trung bình giây (frame/s) b) Số node trung bình duyệt tia c) Số lượng trung bình tam giác giao tia Mơ hình Kitchen Transformed (110.561 tam giác) a) Số lượng frame trung bình giây (frame/s) b) Số node trung bình duyệt tia c) Số lượng trung bình tam giác giao tia Mơ hình Menger Sponge (1.920.000 tam giác) a) Số lượng frame trung bình giây (frame/s) b) Số node trung bình duyệt tia c) Số lượng trung bình tam giác giao tia Mơ hình Scene6 (804 tam giác) a) Số lượng frame trung bình giây (frame/s) b) Số node trung bình duyệt tia c) Số lượng trung bình tam giác giao tia Mơ hình Sponza (67.462 tam giác) a) Số lượng frame trung bình giây (frame/s) b) Số node trung bình duyệt tia c) Số lượng trung bình tam giác giao tia kd-tree 13,7 33,842 2,71 kd-tree 9,0 58,851 6,501 kd-tree 11,9 32,596 3,91 kd-tree 9,2 50,463 7,826 kd-tree 10,4 52,429 4,0 kd-tree 15,7 21,492 1,555 kd-tree 11,3 40,669 3,479 Bảng 8.21 Dữ liệu so sánh kd-tree BVH Trang 112 BVH 15,8 30,955 6,244 BVH 9,8 60,188 14,571 BVH 7,9 64,003 18,339 BVH 7,0 80,865 27,518 BVH 10,3 56,213 9,587 BVH 22,0 10,711 2,778 BVH 9,1 68,669 13,672 Dữ liệu thống kê có từ trình dựng ảnh theo phương thức lan truyền ánh sáng đơn giản, tức không sử dụng tia phụ để mô hiệu ứng phản xạ, khúc xạ hay bóng mờ Bảng liệu thống kê 8.21 cho thấy ta ưu tiên chọn lựa kd-tree hay BVH cho việc dựng ảnh cảnh tĩnh dùng ray-tracing xử lý tia cảnh Clown, Fairy Forest Scene6 dường phù hợp dựng ảnh cách dùng BVH, cảnh khác lại đạt hiệu suất cao dùng kd-tree Hình 8.9 sau cho thấy chi tiết điều Kd-tree có lợi điểm chỗ cho phép phân chia linh hoạt tam giác ứng với mặt phẳng phân chia thích nghi tốt với thơng tin hình học, đặc biệt cảnh có kiến trúc Hơn nữa, giải thuật duyệt cấu trúc gia tốc kd-tree thực theo thứ tự từ gần đến xa, điều cho phép kết thúc sớm trình duyệt sau tìm thấy giao điểm hợp lệ Cả hai khía cạnh đóng góp lớn vào q trình loại bỏ phần không cần thiết phải duyệt kd-tree, làm cho số lượng kiểm tra giao tia tam giác tia thấp Ngược lại, duyệt BVH lại thích hợp với gói tia lớn, tức tia có gốc vị trí đặt camera Điều mang lại cải thiện hiệu suất số cảnh hiệu phần loại bỏ tam giác không cần duyệt có giảm Hơn nữa, BVH cho phép bỏ qua khơng gian rỗng cách nhanh chóng khơng gian rỗng khơng lưu trữ tường minh node rỗng thực kd-tree, khơng cần phải duyệt Hình 8.9 So sánh tốc độ dựng ảnh dùng kd-tree dùng BVH 8.2 Ứng dụng cho cảnh động BART BART Lext cộng tạo [20] chứa tập cảnh với thơng tin hình học hoạt hóa camera chuyển động với đường xác định trước Mục đích việc tạo BART cung cấp tập liệu chung cho nhà nghiên cứu, từ đánh giá hiệu suất thời gian chạy ứng dụng ray-tracing nhà nghiên cứu đưa kết so sánh Trang 113 Lext cộng [20] cung cấp framework để tính tốn thơng tin cho cảnh, sở cho ứng dụng thứ hai phát triển luận văn ứng với cảnh động Hình 8.10 sau cho thấy giao diện ứng dụng, cung cấp chức tương tự ứng dụng cho cảnh tĩnh Bên cạnh đó, ứng dụng hỗ trợ phương thức dựng ảnh khác dựng ảnh cách dùng khuếch tán ánh sáng thông thường dựng ảnh với tất hiệu ứng bóng mờ, phản xạ khúc xạ Ngồi ra, ta cịn lưu lại ảnh kết frame ảnh động để tạo video clip Dữ liệu thống kê thu thập cách đo thời gian dựng ảnh cần thiết cho frame tương ứng với số thông tin cấu hình khác phương thức dựng ảnh việc tách thơng tin hình học tĩnh khỏi thơng tin hình học động hai cấu trúc gia tốc Hình 8.10 Giao diện ứng dụng dựng ảnh cho cảnh động Bảng 8.22 sau cung cấp liệu cho việc phân tích kết phương pháp xử lý thơng tin hình học tĩnh kd-tree cách riêng biệt so với thơng tin hình học động cấu trúc gia tốc hai tầng dùng BVH, tức có hai cách để sử dụng cấu trúc gia tốc kd-tree cấu trúc gia tốc hai tầng sau:  Cách #1: dùng cấu trúc gia tốc hai tầng cho tất tam giác mà không phân biệt đối tượng tĩnh đối tượng động, tức sử dụng cấu trúc gia tốc BVH mà  Cách #2: kết hợp hai cấu trúc gia tốc kd-tree cấu trúc gia tốc hai tầng, tức dùng kd-tree cho đối tượng tĩnh cấu trúc gia tốc hai tầng cho đối tượng động Kitchen Chỉ dùng BVH BVH + kd-tree Tốc độ tăng -7,2% 87,89s 81,55s a) Khuếch tán +177,5% 214,78s 596,04s b) Khuếch tán với bóng mờ +83,1% 252,11s 461,72s c) Khuếch tán với phản xạ khúc xạ +154,2% 380,06s 966,10s d) Tất hiệu ứng Robots Chỉ dùng BVH BVH + kd-tree Tốc độ tăng a) Khuếch tán 88,36s 93,42s -5,4% b) Khuếch tán với bóng mờ 506,26s 143,64s +252,5% c) Khuếch tán với phản xạ khúc xạ 2879,15s 456,13s +531,2% d) Tất hiệu ứng 3275,54s 509,00s +543,5% Bảng 8.22 Dữ liệu thống kê cho mơ hình BART dựng ảnh với độ phân giải 512 x 400 pixel độ sâu đệ qui tối đa hiệu ứng phản xạ khúc xạ Trang 114 Như thấy, phương pháp dùng BVH thực tốt phương pháp kết hợp hai cấu trúc gia tốc khơng có tia phụ theo dõi, trường hợp dựng ảnh dùng khuếch tán ánh sáng (diffuse) Tuy nhiên, tia phụ phát sinh việc sử dụng kdtree cho thơng tin hình học tĩnh cho phép thu giảm thời gian dựng ảnh Điều trình duyệt BVH không đạt hiệu suất thời gian chạy cao theo dõi gói tia hình thành vài tia, trường hợp phổ biến cho tia phản xạ khúc xạ, tia bóng mờ trường hợp có số lượng giới hạn nguồn sáng diện cảnh Bằng cách di chuyển thơng tin tĩnh vào kd-tree BVH chứa tam giác hơn, duyệt nhanh Do trình duyệt kd-tree với số lượng nhỏ tia chịu hiệu suất va đập nhỏ nên thời gian dựng ảnh tổng thể thu giảm Đặc biệt, mơ hình Robots với mức độ phản xạ cao có nhiều lợi ích từ cách làm với tốc độ tăng lên tới 543% Các hình 8.11 8.12 cho thấy nhìn chi tiết phân bố thời gian dựng ảnh cho frame kết hợp với hiệu ứng khác nhau, ví dụ khuếch tán ánh sáng, bóng mờ, phản xạ khúc xạ Dữ liệu hình lấy từ liệu thu thập bảng 8.22 cho phương hình sau t shadows  t diffuse shadows  t diffuse t reflections  refractions  t diffusereflections  refractions  t diffuse ttotal  tdiffuse  t shadows  t reflections  refractions Hình 8.11 Thời gian dựng ảnh cho frame mơ hình hoạt hóa BART Kitchen Trong hình 8.11 trên, phần hình bên trái dãy thời gian dựng ảnh tương ứng với dãy frame mô hinh BART Kitchen trường hợp sử dụng cấu trúc gia tốc hai tầng dùng BVH, phần hình bên phải dãy thời gian dựng ảnh tương ứng với dãy frame mơ hình BART Kitchen trường hợp sử dụng kết hợp cấu trúc gia tốc kd-tree cấu trúc gia tốc hai tầng dùng BVH Độ phân giải ảnh 512 x 400, với mức đệ qui tối đa cho tia phản xạ khúc xạ Trang 115 Hình 8.12 Thời gian dựng ảnh cho frame mơ hình hoạt hóa BART Robots Trong hình 8.12 trên, phần hình bên trái dãy thời gian dựng ảnh tương ứng với dãy frame mô hinh BART Robots trường hợp sử dụng cấu trúc gia tốc hai tầng dùng BVH, phần hình bên phải dãy thời gian dựng ảnh tương ứng với dãy frame mơ hình BART Kitchen trường hợp sử dụng kết hợp cấu trúc gia tốc kd-tree cấu trúc gia tốc hai tầng dùng BVH Độ phân giải ảnh 512 x 400, với mức đệ qui tối đa cho tia phản xạ khúc xạ Sau số hình ảnh lấy từ số frame cảnh BART Kitchen BART Robots Trang 116 Hình 8.13 Ảnh số frame mơ hình BART Kitchen Trang 117 Hình 8.14 Ảnh số frame mơ hình BART Robots Trang 118 Chương KẾT LUẬN 9.1 Kết luận Trong luận văn này, ray-tracing thời gian thực cho cảnh động xây dựng cách tách đối tượng tĩnh khỏi đối tượng động kết hợp chúng với loại cấu trúc gia tốc khác cho phù hợp với tính chất động đối tượng Tất đối tượng xem lưới tam giác Đối với đối tượng động, cấu trúc gia tốc hai tầng xây dựng để hỗ trợ đối tượng động mức hoạt hóa cứng (rigid) Phần nhân cấu trúc gia tốc hai tầng cấu trúc gia tốc BVH xây dựng theo chiến lược xây dựng phần (lazy construction) Hiệu suất thời gian chạy giải thuật duyệt BVH cải tiến cách sử dụng giải thuật duyệt có thứ tự, tức dự vào liệu tính toán trước để xác định node gần ứng với node trong bước duyệt Đối với cảnh tĩnh, cấu trúc gia tốc kd-tree sử dụng để gia tốc cho ray-tracing Kd-tree xây dựng dựa SAH mang lại hiệu cao Bên cạnh đó, xét tia phụ, kd-tree cho kết thời gian chạy tốt so với BVH Ngoài ra, kd-tree mang lại thời gian dựng ảnh cho frame thấp số mơ hình tĩnh theo dõi tia Chính điều mà kd-tree dùng làm cấu trúc gia tốc cho đối tượng tĩnh cảnh động Tận dụng tốt sức mạnh tính tốn CPU nhiều nhân giúp cải thiện đáng kể thời gian chạy giải thuật dựng ảnh dùng ray-tracing Điều cho phép thực dựng ảnh thời gian thực cho mơ hình phức tạp trở nên thực tế 9.2 Hướng phát triển Bên cạnh thực được, luận văn tồn số hạn chế cần phải xem xét khắc phục tương lai Chi tiết vấn đề liệt kê sau: Trong trình xây dựng kd-tree theo SAH, ứng với mặt phẳng phân chia tốt xác định cho node trong, tồn số tam giác giao với mặt phẳng Những tam giác giao với mặt phẳng phân chia hai node tham khảo đến, điều làm phát sinh tăng tổng số lượng tam giác tham khảo node lá, tức tốn nhiều không gian nhớ để lưu trữ mục node lưu giữ tập mục riêng Vấn đề thể rõ hình 8.3 Do ta cần có phương thức để nén tập mục tham khảo node nhằm làm giảm không gian lưu trữ cần thiết Hiện tại, thư viện StarRTRT thực luận văn hỗ trợ cho đối tượng hoạt hóa cứng, chưa hỗ trợ tốt cho đối tượng biến dạng đối tượng động hồn tồn Do đó, để đáp ứng tốt cho đối tượng biến dạng đối tượng động hoàn toàn, cần thực giải thuật tái cấu trúc có chọn lọc trình bày phần 6.2.6 Trong phần thực thư viện StarRTRT ta có sử dụng tập lệnh SIMD để song song hóa q trình tính tốn dựa mà SSE hỗ trợ, điều thực cách gộp bốn tia thành gói tia Tuy nhiên, đến mức phân kỳ bốn Trang 119 tia trở nên đủ lớn, dẫn đến tính tốn khơng hữu hiệu hình 9.1 sau cho thấy, rõ ràng khơng phải tất bốn tia gói tia giao node Do đó, ta cần có phương pháp để thay tia không giao với node tia giao với node này, nhằm giảm tính tốn dư thừa tập lệnh SIMD Kd-tree node SIMD PU PU PU PU Hình 9.1 Ví dụ tính tốn dư thừa SIMD Duyệt tia phụ cho hiệu vấn đề cần giải Vấn đề liên quan chặt chẽ tới việc tổng hợp gói tia đủ lớn Đặc biệt, duyệt BVH với gói tia nhỏ làm cho hiệu suất thời gian chạy thấp chương Bằng cách xử lý nhiều tile xen kẽ xếp tia phụ vấn đề giải Tuy nhiên, phương pháp làm tăng chi phí hốn chuyển trình xử lý tile chi phí để xếp tia Ứng dụng thư viện StarRTRT để xây dựng game Trang 120 PHỤ LỤC Trong phần thực luận văn mình, bên cạnh phần mã tơi tự phát triển, tơi có tham khảo, sử dụng số mã nguồn mở tìm mạng Sau liệt kê chi tiết mã nguồn mở mà tham khảo Realistic Ray Tracing [35] Cuốn sách giới thiệu từ phức tạp phần thực hệ thống dựng ảnh dựa ray-tracing Đi kèm với phần giới thiệu chi tiết lý thuyết, sách hỗ trợ mã nguồn mở pbrt-src.zip Advanced Computer Graphics II (Spring 2006) Đây khóa học nâng cao đồ họa máy tính giáo sư Steve Parker giảng dạy Trong khóa học có nhiều tập lớn mà sinh viên phải thực Trong số có Felsted, tơi tham khảo đến phần thực Felsted Felsted dựa vào tài liệu [35] để thực kdtree với thời gian tính tốn O N log N  Dựa Felsted thực, tơi phát triển theo hướng nghiên cứu Nội dung khóa học tham khảo http://www.eng.utah.edu/classes/cs6620 Shaun's Simple Ray-Tracer Đây hệ thống dựng ảnh dùng giải thuật ray-tracing đơn giản Shaun viết nhằm mục đích hỗ trợ cho nghiệp vụ sư phạm http://www.nirenstein.com/e107/page.php?11 Scratch-a-pixel Đây tutorial dạy kỹ thuật lập trình dùng để tạo ảnh đồ họa Trong ray-tracing thực mơ tả chi tiết Thông tin chi tiết xem http://www.scratchapixel.com/tutorials/ A raytracer in C++ Đây toturial dạy ray-tracing Các tutorial thực nhiều hiệu ứng giới thực phản xạ, khúc xạ,… với phương pháp xử lý lỗi siêu lấy mẫu Bên cạnh đó, chức texture, bump mapping,… thực Thông tin chi tiết xem http://www.codermind.com/articles/Raytracer-in-C++-Introduction-What-is-raytracing.html Realtime Ray Tracing on current CPU Architecture [3] Trong báo cáo luận văn tiến sĩ Benthin [3], có nhiều đoạn mã thực ngôn ngữ C++ mà sử dụng lại luận văn Đây nơi tham khảo nhiều việc sử dụng SIMD luận văn Ray tracing: Theory & Implementation Đây chủ đề ray-tracing Đi kèm với chủ đề phân đoạn mã hữu dụng Bên cạnh việc tìm hiểu lý thuyết, tơi tham khảo đến chủ đề điểm khởi đầu Trang 121 cho giai đoạn thực luận văn Thông http://www.devmaster.net/forums/showthread.php?t=4889 tin chi tiết xem Simple Ray Tracing in C# Bài viết giới thiệu cách ứng dụng ray-tracing để dựng ảnh ngôn ngữ C# Dựa giới thiệu đề cập viết này, tơi có bước khởi đầu cần thiết giai đoạn tìm hiểu đề cương luận văn Thông tin chi tiết xem http://www.codeproject.com/KB/graphics/Simple_Ray_Tracing_in_C_.aspx Physically-based image synthesis: from theory to implementation [27] Đây sách Pharr Humphreys viết Nội dung chủ yếu sách đánh giá chọn lựa giải thuật dựng ảnh Bên cạnh đó, sách mơ tả chi tiết thành phần cần thiết cho trình xây dựng hệ thống dựng ảnh dùng giải thuật raytracing Trang 122 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Arenberg, J Ray/triangle intersection with barycentric coordinates Ray Tracing News, 1(11), 1988 [2] Assarsson, U., and Möller, T Optimized View Frustum Culling Algorithms for Bounding Boxes Department of Computer Engineering, Chalmers University of Technology, Sweden [3] Benthin, C Realtime Ray Tracing on current CPU Architectures PhD thesis, Computer Graphics Group, Saarland University, Germany [4] Boulos, S., Edwards, D., Lacewell, J D., Kniss, J., Kautz, J., Shirley, P., and Wald, I Packet-based Whitted and Distribution Ray Tracing [5] Boulos, S., Wald, I., and Shirley, P Geometric and Arithmetic Culling Methods for Entire Ray Packets University of Utah [6] Christensen, P H., Laur, D M., Fong, J., Wooten, W.L., and Balati, D 2003 Ray differentials and multiresolution geometry caching for distribution ray tracing in complex scenes In Eurographics 2003 [7] Christensen, P H, Fong, J., Laur, D M., and Balati, D 2006 Ray tracing for the movie ‘Cars’ [8] Clear, J G., and Wyvill, G Analysis of an algorithm for fast ray tracing using uniform space subdivision Visual Computer, 4(2): 65-83, 1988 [9] Fussell, D S., and Subramanian, K R Fast ray tracing using k-d trees Technical report, University of Texas at Austin, 1988 [10] Glassner, A An Introduction to Ray Tracing Academic Press, 1989 [11] Gordon Stoll, William R Mark, Peter Djeu, Rui Wand, and Ikriam Elhassan Razor: An Architecture for Dynamic Multiresolution Ray Tracing Technical Report 06-21, University of Texas at Austin Dep of Comp Science, 2006 [12] Havran, V 2000 Heuristic Ray Shooting Algorithms PhD thesis, Department of Computer Science and Engineering, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University [13] Havran, V A summary of octree ray traversal algorithms Ray Tracing News, 12(2), 1999 [14] Havran, V., and Bittner, J On improving KD-trees for ray shooting Journal of WSCG, 10(1): 209-216, 2002 [15] Havran, V., Herzog, R., and Seidel, H.-P 2006 On the fast construction of spatial hierarchies for ray tracing [16] Hunt, W., Mark, W R., and Stoll, G Fast kd-tree construction with an adaptive errorbounded heuristic In Proceedings of the 2006 IEEE Symposium on Interactive Ray Tracing IEEE, 2006 [17] Igehy, H 1999 Tracing ray differentials In Proceedings of SIGGRAPH 99, Computer Graphics Proceedings, Annual Conference Series, 179-186 Trang 123 [18] Jensen, H W., and Christensen, P H High Quality Rendering using Ray Tracing and Photon Mapping Siggraph 2007 Course [19] Lauterbach, C., Yoon, S.-E., Tuft, D., and Manocha, D RT-DEFORM: Interactive ray tracing of dynamic scenes using BVHs In Proceedings of the 2006 IEEE Symposium on Interactive Ray Tracing, pages 39-46 IEEE, 2006 [20] Lext, J., Assarsson, U., and Möller, T A benchmark for animated ray tracing IEEE Computer Graphics Applications, 21(2): 22-31, 2001 [21] MacDonald, J., and Booth, K Heuristics for ray tracing using space subdivision The Visual Computer, Vol 6, No 3, pp 153-166, 1990 [22] Mahovsky, J A Ray tracing with reduced-precision bounding volume hierarchies Phd thesis, University of Calgary, 2005 [23] Minh, B N., and Dai, B N Dựng ảnh ba chiều siêu thật kết hợp hai giải thuật Radiosity Ray-tracing Viện Tin học Pháp ngữ, Đại học Bách Khoa Hà Nội [24] Musser, D., R Introspective Sorting and Selection Algorithms Computer Science Department [25] Peter Djeu, Warren Hunt, Rui Wang, Ikrima Elhassan, Gordon Stoll, and William R Mark Razor: An Architecture for Dynamic Multiresolution Ray Tracing Technical Report 07-52, University of Texas at Austin Dep of Comp Science, 2007 [26] Pharr, M., and Hanrahan, P Geometry caching for ray-tracing displacement maps In Rendering Techiniques ’96 (Proc 7th Eurographics Workshop on Rendering), 1996 [27] Pharr, M., and Humphreys, G 2003 Physically-based image synthesis: from theory to implementation [28] Popov, S., Günther, J., Seidel, H.-P., and Slusallek, P Experiences with streaming construction of SAH KD-trees In Proceedings of the 2006 IEEE Symposium on Interactive Ray Tracing, pages 89-94 IEEE, 2006 [29] R Cook, T Porter, and L Carpenter Distributed ray tracing, In Computer Graphics (Proc SIGGRAPH 84), pages 137-145, 1984 [30] Reiter, S Offloading ray processing onto the GPU using cooperative worker threads In Poster Compendium of the 2006 IEEE Symposium on Interactive Ray Tracing, page 8, 2006 Poster abstract [31] Reshetov, A., Soupikov, A., and Hurley, J Multi-Level Ray Tracing Algorithm Intel Corpotation [32] Rubin, S M., and Whitted, T A 3-dimensional representation for fast rendering of complex scenes SIGGRAPH Computer Graphics, 14(3):110–116, 1980 [33] SCI Institute at the University of Utah The Utah 3D Animation Repository URL http://www.sci.utah.edu/~wald/animrep/ [34] Shevtsov, M., Soupikov, A., and Kapustin, A Highly parallel fast kd-tree construction for interactive ray tracing of dynamic scenes Computer Graphics Forum, 26(3): 395-404, 2007 (Proceedings of Eurographics) [35] Shirley, P., and Morley, R K Realistic Ray Tracing Second Edition Trang 124 [36] Stanford University Computer Graphics Laboratory The Stanford 3D Scanning Repository URL http://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/ [37] Stephenson, I Production Rendering Design and Implementation National Centre for Computer Animation, Bournemouth, UK [38] Sutherland, I E Sketch pad a man-machine graphical communication system In DAC ’64: Proceedings of the SHARE design automation workshop, pages 6.329-6.346 ACM, 1964 [39] Sutherland, I E., and Hodgman, G W Reentrant polygan clipping Communications of the ACM, 17(1): 32-42, 1974 [40] Wächter, C Compilation of models for ray tracing of static scenes, 2006 URL http://ompf.org/forum/viewtopic.php?f=4&t=64 [41] Wald, I On fast construction of SAH based bouding volume heirarchies In Proceedings of the 2007 Eurographics/IEEE Symposium on Interactive Ray Tracing, 2007 [42] Wald, I 2004 Realtime Ray Tracing and Interactive Global Illumination PhD thesis, Computer Graphics Group, Saarland University, Germany [43] Wald, I., and Havran, V 2006 On building fast kd-trees for ray tracing, and on doing that in O N log N  In Proceedings of the 2006 IEEE Symposium on Interactive Ray Tracing, 61-69 [44] Wald, I., Boulos, S., and Shirley, P 2007 Ray Tracing Deformable Scenes using Bounding Volume Hierarchies ACM Transactions on Graphics 1, 26 [45] Wald, I., Ize, T., and Parker, S G Fast, Parallel, and Asynchronous Construction of BVHs for Ray Tracing Animated Scenes [46] Wald, I., Mark, W R., Gunther, J., Boulos, S., Ize, T., Hunt, W., Parker, S G., and Shirley, P State of the art in ray tracing animated scenes In Eurographics 2007 State of the Art Reports, 2007 [47] Wald, I., Slusallek, P., Benthin, C., and Wagner, M Interactive Rendering With Coherent Ray Tracing Computer Graphics Forum, 20(3): 153-164, 2001 (Proceedings of Eurographics) [48] Warrant Hunt, William R Mark, and Gordon Stoll Fast kd-tree Construction with an Adaptive Error-Bounded Heuristic University of Texas at Austin [49] Warren Hunt, William R Mark, and Don Fussell Fast and Lazy Build of Acceleration Structures from Scence Heirarchies Dep of Comp Science, University of Texas at Austin [50] Williams, A., Barrus, S., Morlay, R K., and Shirley, P An efficient and robust ray-box intersection algorithm University of Utah [51] Yoon, S.-E., and Manocha, D Cache-efficient layouts of bouding volume hierarchies Computer Graphics Forum, 25(3): 507-516, 2006 (Proceedings of Eurographics) [52] Yoon, S.-E., Curtis, S., and Manocha, D Ray tracing dynamic scenes using selective restructuring In SIGGRAPH ’07: ACM SIGGRAPH 2007 sketches, page 55 ACM, 2007 [53] Yoon, S.-E., Lauterbach, C., and Manocha, D 2006, “R-LOD: Fast LOD-based ray tracing of massive models“ Vis Comput 22, 9, 772-784 Trang 125 LÍ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: BÙI PHÚ CƯỜNG Ngày, tháng, năm sinh: 02/02/1982 Nơi sinh: Quảng Ngãi Địa liên lạc: Xóm Phú Hiệu Nam, phường Quảng Phú, Tp Quảng Ngãi, tỉnh Quảng Ngãi QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO - Từ 09/2000 đến 01/2005: o Học đại học Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM o Chuyên ngành: Công nghệ Thông tin - Từ 09/2007 đến 07/2010: o Học cao học Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM o Chuyên ngành: Khoa học Máy tính Q TRÌNH CƠNG TÁC - Từ 01/2005 đến 07/2008: o Nơi công tác: Công ty TNHH Tường Minh, số 15 Nguyễn Đình Chính, quận Phú Nhuận, Tp.HCM o Chức vụ: Software Engineer - Từ 08/2008 đến 09/2010: o Nơi công tác: Công ty TNHH DiCentral Vietnam, 33/15 Trường Sơn, quận Tân Bình, Tp.HCM o Chức vụ: Senior Software Engineer Trang 126 ... DỰNG KD-TREE HỮU HIỆU Như nêu phần giới thiệu, luận văn quan tâm đến hai vấn đề sau: tìm hiểu thực giải thuật xây dựng kd-tree hữu hiệu dựa SAH, hai ứng dụng giải thuật vào giải thuật ray- tracing... I- TÊN ĐỀ TÀI: Giải thuật ray- tracing hữu hiệu II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Tìm hiểu kỹ thuật dựng ảnh dùng giải thuật ray- tracing xây dựng thư viện dựng ảnh thời gian thực dựa giải thuật III- NGÀY... kd-tree hữu hiệu dựa SAH [43] Phần giới thiệu ba giải thuật khác xây dựng kd-tree theo SAH phân tích độ phức tạp tương ứng Cả ba giải thuật tạo kd-tree khác hiệu trình thực Trang 28 4.4.1 Giải thuật