Capítulo X: Introducción

Apédice I: Modelo Ópticoerror (algoritmo de Split-and-Collapse original). La otra refina el nodo quede mayor reducción del error por nodo hijo, mientras colapsa el nodo demenor incremento de error por nodo hijo (algoritmo de Split-and-Collapsemejorado). El algoritmo de Split-and-Collapse en sus dos versiones escomparado con el algoritmo óptimo de selección, el cual es adaptadopara soportar la nueva restricción de limitar la cantidad de bricks atransferir por frame. En las pruebas realizadas encontramos que elalgoritmo de Split-and-Collapse mejorado supera significativamente alalgoritmo original, hasta en un 68% en términos de la reducción del errorpor frame; mientras que el algoritmo óptimo sólo supera al algoritmo deSplit-and-Collapse mejorado entre un 6% y 18%. Sin embargo, elalgoritmo óptimo puede requerir de varios minutos, e incluso de horaspor frame; así, su utilidad está limitado a verificar que el algoritmo deSplit-and-Collapse mejorado produce resultados cercanos al óptimo.Considerando datasets que superan las capacidades de memoriaprincipal, se ha mostrado como utilizar el algoritmo de Split-and-Collapsepara manejar datos out-of-core, de manera consistente con la demandade bricks a desplegar. En base al error, los bricks son pre-paginados,paginados y reemplazados utilizando un hilo secundario, que se ejecutade manera concurrente con el rendering. Una importante propiedad delalgoritmo de Split-and-Collapse conjuntamente con las técnicas out-ofcorees que el tiempo de ejecución por frame sólo depende de lasrestricciones de hardware (memoria principal, memoria de textura yancho de banda), y no de las dimensiones de los volúmenes. Así, elalgoritmo es escalable y adecuado para el despliegue de volúmenes degran tamaño, y podría en un futuro manejar volúmenes en el orden delos terabytes en tiempo real.El despliegue del volumen multi-resolución ha sido realizado con elsoporte de texturas 3D provisto por el hardware gráfico, implementandotanto el ray casting basado en GPU, como la técnica basada en eldespliegue de polígonos alineados al viewport, con clasificación preintegrada.La solución que utiliza ray casting basado en GPU tiene unmejor rendimiento que la tradicional técnica de planos alineados alviewport, al considerar la clasificación pre-integrada. Este resultado sedebe principalmente a que la técnica de pre-integración introduce lanecesidad de chequear condiciones de fronteras en cada segmento derayo, lo cual genera cálculos e inicializaciones redundantes para elprograma de fragmentos asociado a la técnica de planos alineados alviewport.Diversas técnicas de aceleración conocidas han sido adaptadas alesquema multi-resolución, incluyendo la terminación temprana del rayo,el muestreo adaptativo por opacidad o nivel de detalle y el salto de-132-