CPG - Plzeň Václav Skala Ivo Hanák, Martin Janda, Libor Váša

Prezentace na téma: "CPG - Plzeň Václav Skala Ivo Hanák, Martin Janda, Libor Váša"— Transkript prezentace:

1 CPG - Plzeň Václav Skala Ivo Hanák, Martin Janda, Libor Váša
Ivana Kolingerová, Josef Kohout, Jiří Skála, Petr Lobaz, Slavomír Petrík, Petr Vaněček Vít Ondračka Jan Kaiser, František Novák, Vojtěch Hladík

2 Obsah Libor Váša metody redukce dynamických sítí
Martin Janda, Ivo Hanák digitální holografie Petr Lobaz principy komprese hologramů Ivana Kolingerová, Josef Kohout, Jiří Skála výpočetní geometrie velkých rozměrů v paralelním a distribuovaném prostředí Slavomír Petrík, Petr Vaněček [& Jan Patera] metody extrakce iso-ploch t-variantních dat CPG projekt - Plzeň

3 Redukce velikosti dynamických sítí
Libor Váša

4 Obsah Úvod definice problém State of the art komprese simplifikace
Vyhlídky vylepšená Clustered PCA 4D metrika CPG projekt - Plzeň

5 Definice Dynamická síť série statických trojúhelníkových sítí
nemění se konektivita geometrie se mění málo (časový vývoj) Komprese nemění konektivitu Simplifikace mění konektivitu CPG projekt - Plzeň

6 Problém Velikost pro přenos = v x f x 24 Byte
Dynamická varianta problému využít časovou koherenci data z blízkých snímků jsou si podobná zachovat časovou koherenci série optimálních řešení není optimální řešení CPG projekt - Plzeň

7 State of the art Komprese prediktory + delta coding
časoprostorové prediktory zobecněný kosodélníkový prediktor Replica V jaké metrice probíhá optimializace pomocí prediktorů/kvantizace? v’ v A B C v’ v v’’’ v’’ CPG projekt - Plzeň

8 State of the art Komprese pomocí PCA vstup: snímek trajektorie výstup
dekorelovaná báze koeficienty – část se zanedbá Je lepší PCA přes trajektorie nebo přes snímky? CPG projekt - Plzeň

9 State of the art Clustered PCA
prostorový clustering podle efektivity PCA aplikované na trajektorie iterační proces dlouho to trvá Jak inicializovat clustering pro CPCA? CPG projekt - Plzeň

10 Simplifikace statických sítí
Decimace vypouštění vrcholů Resampling úplně nová konektivita rovnostranné trojúhelníky mapování na čtverec Kontrakce hran podle ceny vzdálenost od množiny rovin změna objemu modelu kvadriky (lokální popis tvaru modelu) CPG projekt - Plzeň

11 Simplifikace dynamická
Simplifikace per frame kódování konektivity Simplifikace podle globálního kritéria průměrná hodnota kvadriky problém s velkými změnami tvaru Multiresolution simplification LOD tree pro každý snímek změna topologie mezi snímky kódovaná prohozeními (swapy) dobře využívá koherence neřeší dynamické problémy CPG projekt - Plzeň

12 Evaluační nástroje MSE (PSNR) suma vzdáleností neřeší normály
MESH, METRO neřeší dynamiku 4D reprezentace + Hausdorffova vzdálenost řeší dynamiku pomalé, náročné CPG projekt - Plzeň

13 Simplifikace - koncepty
4D Multiresolution simplification ceny podle 4D reprezentace zobecněné kvadriky simplifikace v jednotlivých snímcích B) Simplifikace 4D sítě kontrakce hran ve 4D velký počet tetrahedronů kódování konektivity C) Simplifikace polyhedrální sítě méně elementů CPG projekt - Plzeň

14 Shrnutí máme: budeme mít: přehled
implementace základních algoritmů (PCA, kvadriky) 4D evaluační nástroj budeme mít: rychlý a efektivní kompresní algoritmus prediktorový algoritmus optimalizující Hausdorffovu vzdálenost rychlejší CPCA (50:1 při distorzi 3 %) efektivní simplifikační algoritmus, který řeší dynamické problémy jeden z konceptů A, B, C CPG projekt - Plzeň

15 Publikace Frank, M.; Váša, L; Skala, V.: MVE-2 Applied in Education Process, Proceedings of .NET Technologies 2006, Pilsen, Czech Republic (presentation) Váša, L.;Skala, V.: A spatio-temporal metric for dynamic mesh comparison, Proceedings of AMDO 2006, Mallorca, Spain Frank, M.; Váša, L; Skala, V.: Pipeline approach used for recognition of dynamic meshes, Proceedings of 3IA 2006, Limoges, France (presentation, official photos, my photos) Váša, L: Methods for dynamic mesh size reduction. Tech. rep. no. DCSE/TR CPG projekt - Plzeň

16 Děkuji za pozornost Otázky?

17 Skupina digitální holografie
Ivo Hanák Martin Janda Petr Lobaz

18 Skupina digitální holografie
Ivo Hanák vedoucí skupiny syntéza digitálních hologramů na GPU Martin Janda metodiky syntézy digitálních hologramů Petr Lobaz komprese holografických dat CPG projekt - Plzeň

19 Obsah Holografie motivace princip Výsledky mapa digitální holografie
STAR digitální holografie STAR syntetizačních metod horizontal-parallax only (HPO) full-parallax s využitím GPU paralelizace vzorově orient. syntéza Publikační činnost Budoucí činnost CPG projekt - Plzeň

20 Motivace Počítačová grafika: honba za fotorealismem
aproximace absence poměřovací metody Relativně panenská oblast PG vyšší šance na úspěch více článků méně chytráků Hologram: informace o hloubce ve scéně řádově složitější, než obyčejný obrázek – př. možné využití koherence Přichází doba skutečně 3D displejů ideální technologie – holografie chybí metodiky pro syntézu holografických dat CPG projekt - Plzeň

21 Princip holografie Záznam o intenzitě a směru světla (fáze)
koherentní světlo: LASER kódování fáze modulací referenční frekvence obraz: interference vln Digitální holografie aproximace optického jevu vysoká vzorkovací frekvence: ~ 1 MHz 17” LCD: 1280×1024 ~ 106 vzorků 17” HD: 320k×256k ~ 1010 vzorků syntéza z umělých dat + rekonstrukce CPG projekt - Plzeň

22 Mapa oblasti digitální holografie
CPG projekt - Plzeň

23 STAR digitální holografie
Matematický základ vlnové optiky užité aproximace Numerické metody digitální holografie syntéza rekonstrukce extrakce další informace CPG projekt - Plzeň

24 STAR syntetizačních metod
Plný výpočet: O(N5) 1 vzorek = 1 pozorovatel scény Dekompozice scény na body/ray casting ideální bodové zdroje: u(x)=a/r exp(−ikr) obtížné řešení viditelnosti velké množství bodů Předpočtené vzory pro primitiva body a čáry bez řešení viditelnosti a lokálních změn intenzity Šíření vln: komplikované bez funkčního řešení CPG projekt - Plzeň

25 HPO rendrovací roura Hologramy pouze s horizontálním paralaxem
urychlení obětováním vertikálního paralaxu Podpora trojúhelníkových sítí vzorkování není zapotřebí Podpora osvětlovacích modelů Phong osvětlení a stínování Relativně rychlý výpočet CPG projekt - Plzeň

26 HPO rendrovací roura - přístup
Řezání geometrie 3D verze řádkové konverze trojúhelníka Zpracování polygonů, lomených čar v 2D Výpočet difrakčního integrálu CPG projekt - Plzeň

27 HPO rendrovací roura - přístup
Osvětlení a stínování osvětlovací model: Phong texturové souřadnice interpolovány V předpočítané N interpolace nebo normálová mapa D směrové světlo – konstantní ve všech bodech CPG projekt - Plzeň

28 HPO - výstup CPG projekt - Plzeň

29 HPO - shrnutí Kompletní rendrovací roura
Kompatibilní interface s existujícími nástroji Verifikace filosofie syntézy CPG projekt - Plzeň

30 GPU full-parallax rendering
Modifikovaný ray-casting ortogonální projekce viditelnost: Z-buffer vzorky na kulové vlnoploše: a/r exp(−ikr) Zkosení (slanting) scény: HPO xt = x − z tan ξ r = zt = z / cos ξ CPG projekt - Plzeň

31 Princip II Rozsah úhlu ξ: dle AABB scény
Vzorkování ξ: uniformní krok 1 / 300° určeno experimentálně vážení nutné pouze pro velké úhly ξ CPG projekt - Plzeň

32 Algoritmus Pro všechny vzorky ξx a ξy ztransformuj scénu
xt = x − z tan ξx yt = y − z tan ξy r = zt = z (1 + tan2ξx + tan2ξx)1/2 nalezni nejbližší vzorek na povrchu napočítej vzorek z kulové vlnoplochy přičti vzorek k součtu z předchozího kroku CPG projekt - Plzeň

33 Implementace GPU SM 2.0 Numerická přenost výpočet: z / cos ξ
nedostečná velikosti mantisy: 16 – 24 bitů dekompozice z na vektor: z = aNλ + bλ + c jednoduchá realizace zaokrouhlení na λ výpočet: 1 / cos ξ Taylorův rozvoj kolem počátku užití dekomponovaného tvaru CPG projekt - Plzeň

34 Výsledky NVIDIA GeForce 6800 GT 1024 × 1024 vzorků
Králík (16k troj.): 8,1 hod. textura difuzní směrové světlo Kolečko (64 troj.): 6,0 hod. bez textury pevné výdaje GPU-renderingu Koník (96k troj.): 11,8 hod. CPG projekt - Plzeň

35 Fyzikální ověření CPG projekt - Plzeň

36 Shrnutí Syntéza HPO i full-parallax hologramu
ignorování difrakce ve scéně Viditelnosti řešena s využitím GPU Kompatibilní s počítačovou grafikou aplikace libovolného efektu Distribuce: až lineární urychlení libovolně velké hologramy CPG projekt - Plzeň

37 Vzorově orientovaná syntéza
Bázové difrakční vzory základních primitiv trojúhelníky úsečky – křivky body Složitější objekty - kompozice bázových vzorů CPG projekt - Plzeň

38 Vzorově orientovaná syntéza
Ověření předpokladů a metody Výsledek pokusů: technická zpráva spolupráce s University of Bilkent, Ankara Další rozvoj: plnohodnotný rendering CPG projekt - Plzeň

39 Vzorově orientovaná syntéza
CPG projekt - Plzeň

40 Paralelizace výpočtu hologramů
Časově náročný výpočet HPO – minuty Full – hodiny Paralelizace výpočtu dekompozice úlohy: bez komplikací lineární urychlení Otázka SW podpory CPG projekt - Plzeň

41 Publikační činnost Články Technické zprávy
Janda, M., Hanák, I., Skala, V.: Scanline Rendering of Digital HPO Holograms and Hologram Numerical Reconstruction. In Proc. SCCG (2006) Janda, M., Hanák, I., Skala, V.: Digital HPO Rendering Pipeline. In Proc. EG (2006) Hanák, I., Janda, M., Skala, V.: Computer Generated Holograms of Triangular Meshes Using a Graphical Processing Unit. (To be published) Technické zprávy Janda, M., Hanák, I., Onural, L.: Synthesising Hologram by Base Fringe Pattern Splatting Janda, M., Skala, V.: STAR Digital hologram synthesis methods Hanák, I., Janda, Skala, V.: Digital holography STAR CPG projekt - Plzeň

42 Budoucí činnost Urychlení postupu syntézy
využití koherence mezi vzorky redukce informace rendering velkých hologramů Numerická rekonstrukce HW-kompatibilní rekonstrukce velké hologramy: perspektiva spolupráce s VUT Brno Nalezení možnosti fyzikálního ověření laser + SLM (DMD/LCD/LCOS/fotografie) CPG projekt - Plzeň

43 Děkujeme za pozornost Otázky?

44 Další témata řešená v rámci CPG
Řešitelé z CPG: Ivana Kolingerová, Josef Kohout Ostatní řešitelé neuvedení v CPG: Jiří Skála, Jindřich Parus, studenti ročníků ZČU

45 Obsah Konstrukce dělení prostoru a datových struktur pro modely v oblasti VR Metody detekce kolizí a plánování pohybu v 3D prostředí pro aplikace VR Manipulace s rozsáhlými geometrickými daty CPG projekt - Plzeň

46 1. Konstrukce dělení prostoru a datových struktur pro modely v oblasti VR (1)
Dílčí téma VD a DT pro kulové objekty, velká, hierarch., data (3D), příp. pohyblivá data (zatím 2D) Hotovo Identifikace průniku zájmů s MU Brno („molekuly“) a nastavení rozhraní prací ZČU-MU Zadání 2 dipl. a sem. prací v návaznosti na MU Start prací v září 2006 Z dřívějška: sériové i paralel. implementace 2D a 3D DT Co dál Ověření detailů požadavků úlohy s MU, podle nich případně úprava navrž. řešení Implementace, testování, publikace ... CPG projekt - Plzeň

47 1. Konstrukce dělení prostoru a datových struktur pro modely v oblasti VR (2)
Dílčí téma Datové struktury pro rychlý pohyb terénem, rychlé modifikace, simulace eroze, příp. haptika Hotovo Identifikace průniku zájmů s dr.B.Benešem („písek na adaptivních sítích“) Zadání 1 dipl. a 2 bak. prací v návaznosti na BB Start prací v září 2006 Z dřívějška: sériové i paralel. implementace 2D DT, na straně BB řešení na pravidelné síti Co dál Kontrola připraveného rozhraní mezi studenty Implementace, testování, publikace ... Časem možná návaznost také na MU (haptika) CPG projekt - Plzeň

48 1. Konstrukce dělení prostoru a datových struktur pro modely v oblasti VR (3)
Dílčí téma Reprezentace povrchových modelů pomocí L-systémů Společná práce s dr.B.Benešem Hotovo Reprezentace Bézierovy plochy včetně racionální Generování fraktálních objektů Obhájena 1 DP, zadána další DP, 1 publikace na SCCG Co dál Rozšíření reprezentace na obecnější typy ploch Využití gramatik pro záznam obecnějších vlastností objektu včetně fyzikálních CPG projekt - Plzeň

49 2. Metody detekce kolizí a plánování pohybu v 3D prostředí pro VR
Dílčí téma Datové struktury pro detekce kolizí, speciální techniky, Path planning v prostředí VR Řešeno ve spolupráci s dr.Gavrilovou z Kanady Hotovo Obhájena 1 DP a 1 BP v oblasti kolizí a path planningu 1 publikace na CESCG, 1 nabídnutý článek na GRAPP 07 Identifikace průniku zájmů s MU Brno Zadána 1 DP a 1 obor. projekt na pokračování v práci Co dál Další debaty s MU o možném využití výsledků v aplikaci, podle toho modifikace pokračování Pokračování ve spolupráci s Kanadou CPG projekt - Plzeň

50 3. Manipulace s rozsáhlými geometrickými daty
Dílčí téma Velká data pro VD a DT 2D a 3D – sériové i paralelní metody Částečné překrytí s tématem 1, částečná návaznost na předchozí výsledky v oblasti paralel. výpočtů Hotovo V paralelní oblasti: zvýšení efektivity distribuovaného řešení 2D a 3D DT V sériové oblasti: zadáno jako téma disertace, začátek prací v říjnu 2006 Co dál Dokončení distrib. řešení – pokud možno najít studentské pracovní síly pro urychlení prací Sériové řešení – vše před námi  CPG projekt - Plzeň

51 Děkujeme za pozornost Otázky?

52 Iso-curves in Time-varying Meshes (Slavomír Petrík)
Definice problému Uvažujíc vstupní údaje seřazená v časových hladinách, přičemž každá je reprezentována odlišnou nestrukturovanou sítí, najdi metodu, která vypočte iso-křivku pro jakoukoliv iso- hodnotu a čas mezi vstupními hladinami. (a) Brute-force řešení (b) Naše řešení CPG projekt - Plzeň

53 Lobaz – Komprese hologramů
Oblasti zájmu alternativní odvození struktury hologramu přesná simulace rekonstrukce hologramu analýza šumu v hologramu analýza vjemu obrazu a vjemu hloubky v zašuměném hologramu návrh bázových funkcí pro frekvenční popis hologramu CPG projekt - Plzeň

54 Další aktivity Video-konference Projekty odborné
”ready to use” pro semináře veřejné potřeby CPG projektu info pro potřeby CPG projektu je potřebné dodatečné info o portech Projekty odborné MUTED EU STREPS konstrukce prototypu multiuživatelského stereoskopického displeje FlashPoM EU MATEO grafický systém pro návrh bio-čipů CPG projekt - Plzeň

55 Děkujeme za pozornost Otázky?