GoLD

This paper presents a new technique for fast, view-dependent, realtime visualization of large multiresolution geometric models with color or texture information. This method uses geomorphing to smoothly interpolate between geometric patches composing a hierarchical level-of-detail structure, and to maintain seamless continuity between neighboring patches of the model. It combines the advantages of view-dependent rendering with numerous additional features: the high performance rendering associated with static preoptimized geometry, the capability to display at both low and high resolution with minimal artefacts, and a low CPU usage since all the geomorphing is done on the GPU. Furthermore, the hierarchical subdivision of the model into a tree structure can be accomplished according to any spatial or topological criteria. This property is particularly useful in dealing with models with high resolution textures derived from digital photographs. Results are presented for both highly tesselated models (372 million triangles), and for models which also contain large quantities of texture (200 million triangles + 20 GB of compressed texture). The method also incorporates asynchronous out-of-core model management. Performances obtained on commodity hardware are in the range of 50 million geomorphed triangles/second for a benchmark model such as Stanford's St. Matthew dataset.Cet article pr\ue9sente une nouvelle m\ue9thode de visualisation rapide en temps r\ue9el, fonction de la vue, de mod\ue8les g\ue9om\ue9triques multir\ue9solution de grande taille, avec des informations de couleur ou de texture. Cette m\ue9thode utilise le g\ue9omorphing afin d'assurer une interpolation r\ue9guli\ue8re entre des morceaux g\ue9om\ue9triques qui constituent une structure hi\ue9rarchique de niveaux de d\ue9tail, et de maintenir une continuit\ue9 transparente entre des morceaux voisins du mod\ue8le. Elle combine les avantages du rendu fonction de la vue, avec diverses caract\ue9ristiques additionnelles : le rendu hautes performances associ\ue9 \ue0 une g\ue9om\ue9trie statique pr\ue9 optimis\ue9e, la capacit\ue9 de visualisation \ue0 basse et haute r\ue9solution avec des artefacts minimaux, et une faible utilisation du CPU, le g\ue9omorphing \ue9tant int\ue9gralement pris en charge par le processeur graphique. En outre, la subdivision hi\ue9rarchique du mod\ue8le en une structure arborescente peut \ueatre r\ue9alis\ue9e selon n'importe quel crit\ue8re spatial ou topologique. Cette caract\ue9ristique s'av\ue8re particuli\ue8rement utile pour traiter des mod\ue8les pr\ue9sentant des textures ayant une haute r\ue9solution, issus de photographies num\ue9riques. Les r\ue9sultats sont pr\ue9sent\ue9s \ue0 la fois pour des mod\ue8les fortement mosa\uefqu\ue9s (372 millions de triangles), et pour des mod\ue8les qui sont \ue9galement fortement textur\ue9s (200 millions de triangles + 20 Go de texture compress\ue9e). La m\ue9thode int\ue8gre \ue9galement une gestion asynchrone du mod\ue8le en dehors de la m\ue9moire principale. Les performances obtenues sur du mat\ue9riel courant sont de l'ordre de 50 millions de triangles g\ue9omorph\ue9s par seconde pour un mod\ue8le de r\ue9f\ue9rence comme l'ensemble de donn\ue9es St. Matthew de Stanford.Peer reviewed: YesNRC publication: Ye