Capítulo X: Introducción

Capítulo 7: Implementación y Pruebascon muy poca absorción (ejemplo Fig. 7.2b), las integrales obtenidas paravalores pequeños de h pueden llegar a ser a su vez muy pequeñas(alrededor de 0.5x10-6). Estos valores no podrían ser representados en 8bits ni en 16 bits. Por lo tanto se seleccionó la representación de puntoflotante en 32 bits, acorde al estándar IEEE 754 [STE81], que tiene 8 bitsde exponente, y 24 bits de mantisa con signo. En esta representación, setiene una precisión de 7 dígitos, y el exponente varía desde -126 hasta127. En al Fig. 7.3b se puede notar como la representación de la tabla de16 bits genera una imagen menos brillante para la ecuación implícita.Esto se debe a que las integrales inferiores a 0.5/2 16 (inferiores a0.76x10 -5 ) son representadas como cero, por lo que dejan de aportar a laimagen final, perdiendo detalles del volumen y luminosidad.El cálculo de las pequeñas integrales se realiza en el CPU a dobleprecisión, utilizando el método de Simpson Adaptativo [BUR00]. Debido aque la tabla de pre-integración almacena las integrales con precisión de 7dígitos, y considerando que las integrales están en el intervalo [0,1), elvalor de tolerancia del error fue fijado en 0.5x10 -7 . Este valor es utilizadoen las siguientes pruebas.(a)(b)Figura 7.3: imágenes generadas con ray casting basado en GPU, representando lasintegrales con (a) punto flotante con 32 bits por integral, (b) entero sin signo con 16bits por integral, utilizando muestreo a pasos de longitud constante h=1.0. En estaprueba se utilizó 100MB de memoria de textura para definir la selección S.Para la construcción de la tabla, el nivel de cuantización de las muestrases típicamente n=256 [ENG01], [LUM04]. Sin embargo, para estudiar eltiempo de respuesta del algoritmo de Eric Lum adaptado al casotridimensional (con la optimización presentada en este trabajo), el valorde n se ha variado en potencias de 2 desde 64 hasta 2048. Para laconstrucción de la tabla exponencial, en la tabla 7.3 se puede demostrar-115-