Técnicas de altas prestaciones para métodos de iluminación global

Abstract

[Resumen] El gran interés en los métodos de iluminación global se debe a sus múltiples aplicaciones y al realismo de sus imágenes resultantes. La investigación presentada en esta memoria se centra en mejorar computacionalmente el algoritmo de radiosidad, planteando estrategias tanto para métodos determinísticos como estocásticos. Respecto de los métodos determinísticos, se expondrán nuestras implementaciones en un sistema distribuido del algoritmo de radiosidad progresiva, utilizando el paradigma de paso de mensajes. Estas implementaciones están basadas en la división de la escena de una manera uniforme o no uniforme. Además, se usa la técnica de las máscaras de visibilidad para el cálculo de visibilidad entre elementos de distintos subescenas. También se demuestra que estas metodologías pueden reducir el tiempo de ejecución secuencial. Relativo a las soluciones estocásticas, presentamos dos implementaciones del método de relajación estocástica de Monte Carlo para radiosidad: en un sistema distribuido y en una Graphics Processing Unit (GPU). La primera se basa en tres técnicas: partición de la escena, empaquetamiento de rayos y determinación distribuida del fin de iteración. En la implementación GPU, además de la partición de la escena se empleó la simplificación de la malla de elementos y una organización eficiente de la ejecución de las tareas.

[Resumo] O grande interese nos métodos de iluminación global débese ás súas múltiples aplicacións e ao realismo das súas imaxes resultantes. A investigación presentada nesta memoria céntrase en mellorar computacionalmente o algoritmo de radiosidade, formulando estratexias tanto para métodos determinísticos como estocásticos. Respecto dos métodos determinísticos, exporanse as nosas implementacións nun sistema distribuído do algoritmo de radiosidade progresiva, utilizando o paradigma de paso de mensaxes. Estas implementacións están baseadas na división da escena dunha maneira uniforme ou non uniforme. Ademais, úsase a técnica das máscaras de visibilidade para o cálculo de visibilidade entre elementos de distintas subescenas. Tamén se demostra que estas metodoloxías poden reducir o tempo de execución secuencial. Relativo as solucións estocásticas, presentamos dúas implementacións do método de relaxación estocástica de Monte Carlo para radiosidade: nun sistema distribuído e nunha Graphics Processing Unit (GPU). A primeira baséase en tres técnicas: partición da escena, empaquetamento de raios e determinación distribuída do fin de iteración. Na implementación GPU, ademais da partición da escena empregouse a simplificación da malla de elementos e unha organización eficiente da execución das tarefas.

[Abstract] The great interest in global illumination methods is due to their multiple applications and the realism of the resulting images. The research presented in the present thesis focuses on computationally improving the radiosity algorithm, proposing strategies for both deterministic and stochastic approaches. For deterministic approaches, our implementations of the progressive radiosity algorithm will be demonstrated in a distributed system , using the message passing paradigm. These implementations are based on the partitioning of the scene in a uniform or non uniform manner. Furthermore, the technique of visibility masks is employed to calculate the visibility between elements in different subscenes. It is also shown that these methods are capable of reducing the sequential execution time. With regard to stochastic solutions, we present two implementations of the stochastic relaxation method for Monte Carlo radiosity: in a distributed system and in a Graphics Processing Unit (GPU). The first is based on three techniques: partition of the scene, ray packing strategy and distributed testing of the end of each iteration. In the GPU implementation, as well as the partition of the scene a simplified mesh of the elements was used along with an efficient thread scheduling.