CapÃtulo X: IntroducciÃ³n

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Capítulo 7: Implementación y Pruebasla plataforma donde se realizaron las pruebas. Al utilizar un valor inferiora 2 nLod para hmax (por ejemplo 32), el tiempo de respuesta se reduceconsiderablemente, y los porcentajes de reducción oscilan entre aprox.30% y 36% (ver Tabla 7.5).Tamaño deTablaMétodo Tiempo(seg.)Original 0,1925IE (nLod=7)%ReducciónTiempo(seg.)VF (nLod=9)%Reducción64*64*320,541334,58Optimizado 0,1259 0,378130,14128*128*32Original 0,76561,522036,73Optimizado 0,4844 1,037631,83256*256*32Original 2,59304,312036,14Optimizado 1,6560 2,907032,58512*512*32Original 10,531014,625036,64Optimizado 6,6720 9,625034,191024*1024*32Original 42,391052,922036,46Optimizado 26,9370 34,453034,92048*2048*32Original 173,4690203,984036,07Optimizado 110,8910 132,469035,06Tabla 7.5: tiempo de construcción de la tabla uniforme, limitando la cantidad detablas a 32. En esta prueba se utilizó una precisión en el almacenamiento de 16 bitspor canal, para poder completar la prueba de 2048x2048x32.La construcción de una tabla simple de 256x256 entradas, tomaalrededor de 0.05 segundos, lo cual justifica su utilizaciónconjuntamente con el muestreo a intervalos constantes durante laedición de la función de transferencia.Para el resto de las pruebas en este capítulo se discretiza la función detransferencia en n=256 valores. En el caso de muestreo a intervalosconstantes se utiliza la misma separación entre muestras para todos losniveles de detalle (h=1 en las pruebas), por lo que requiere una tabla depre-integración 2D simple de 256x256 entradas RGBA en punto flotantea simple precisión (1MB). Para el muestreo adaptativo se utiliza unatabla de pre-integración 3D uniforme, restringiendo h entre 0 y hmax=4.Así, las dimensiones de esta tabla son de 256x256x4, requiriendo unespacio de 4MB de memoria para su almacenamiento.7.3.4 Medidas de ErrorEn esta prueba se realiza una comparación de las selecciones, así comode las imágenes generadas al utilizar distintas métricas de error. Estasson E(b)=I(b), E(b)=D(b), y la combinación de ambas E(b)=I(b)*D(b). Lacomparación entre dos imágenes se realiza píxel a píxel, y las diferenciasson cuantificadas en el espacio de color CIELUV como en [LJU04] y-118-
Capítulo 7: Implementación y Pruebas(a)(b) (c) (d)255(e) (f) (g) (h) (i)12 180 6Figura 7.5: calculando la distorsión por píxel en el espacio imagen, utilizandodistintas funciones de prioridad. (a,b,c,d) Bricks seleccionados para rendering. (a)Bricks en el nivel de detalle más fino, utilizando 400MB de memoria de textura.(b,c,d) Selección resultante al utilizar 40MB de memoria de textura, y diferentesfunciones de prioridad. (e) Imagen de referencia, generada con la selección (a). (f,g,h)Muestran la distorsión por píxel, después de aplicar el mapa de color de (i). (b,f)E(b)=I(b), (c,g) E(b)=D(b), (d,h) E(b)=D(b)I(b). El algoritmo voraz de selección fueutilizado en esta prueba, con P(b)=E(b).24 30-119-
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