Multilevel-Streaming für Out-of-Core-Oberflächenrekonstruktion

Die Rekonstruktion von Oberflächen aus großen Sammlungen gescannter Punkte erfordert oft Out-of-Core-Techniken, und die meisten solcher Techniken beinhalten lokale Berechnungen, die nicht gegen Datenfehler resilient sind. Wir zeigen, dass ein auf Poisson basierendes Rekonstruktionsschema, das alle Punkte in einer globalen Analyse berücksichtigt, effizient im begrenzten Speicher mit einem Streaming-Framework durchgeführt werden kann. Insbesondere führen wir eine multilevel Streaming-Darstellung ein, die eine effiziente Durchquerung eines spärlichen Octrees ermöglicht, indem sie gleichzeitig durch mehrere Streams, einen pro Octree-Ebene, voranschreitet. Bemerkenswerterweise wird für unsere Rekonstruktionsanwendung eine ausreichend genaue Lösung des globalen linearen Systems mit nur einer Iteration des kaskadierenden Multigrid-Verfahrens erreicht, das innerhalb eines einzelnen Multi-Stream-Durchgangs ausgewertet werden kann. Wir demonstrieren skalierbare Leistung bei mehreren großen Datensätzen.