キャッシュされたジオメトリを使用した高速視点依存レベルオブディテールレンダリング

レンダリング (a); (c) は、黒い集約三角形を伴う視点フラスタムの上面図です。同じ集約三角形が (b) と (c) でハイライトされています。レベルオブディテールレンダリングは、非常に大きく詳細なワールドをリアルタイムでレンダリングするために不可欠です。残念ながら、レベルオブディテールの計算は高価で、CPUでのボトルネックを引き起こす可能性があります。本論文では、CABTTアルゴリズムを提案します。これは、既存のバイナリトライアングルツリーに基づくレベルオブディテールアルゴリズムへの拡張です。CABTTアルゴリズムは、三角形を操作する代わりに、集約三角形と呼ばれるジオメトリのクラスターで操作します。これにより、CPUのオーバーヘッドが減少し、レベルオブディテールアルゴリズムによく見られるボトルネックが排除されます。集約三角形は数フレームにわたって固定されるため、ビデオカードにキャッシュすることができます。これにより、CPUの負荷がさらに軽減され、最新のビデオカードでハードウェア加速レンダリングパイプラインが完全に活用されます。これらの改善は、高詳細レベルでROAM 7に対してフレームレートを4倍に増加させます。我々の実装は、消費者ハードウェアで最大誤差1ピクセルで、毎秒42フレームで800万三角形のハイトフィールドの近似をレンダリングします。