表面スプラッティングのための点セットの最適化サブサンプリング

要旨 表面スプラッツをレンダリング原始として使用することは、複雑な幾何モデルの高性能および高品質なレンダリングの可能性から最近注目を集めています。しかし、他のレンダリング原始と同様に、処理コストは特定のオブジェクトを表現するために使用する原始の数に比例します。これが、三角メッシュを含む点サンプリング幾何学の複雑さの削減が重要である理由です。本稿では、円形または楕円形の表面スプラッツの特定の幾何特性に特化された新しい密な点群のサブサンプリング技術を提案します。グローバル最適化方式は、全表面をカバーしつつ、グローバルに規定された最大誤差許容εを下回る、おおよその最小のスプラットセットを計算します。我々のアルゴリズムは、純粋なポイントサンプルデータを法線ベクトルと空間的広がりを持つ表面スプラッツに変換するため、入力データの穴のない区分線形C−1連続近似を生成する表面再構築技術とも見なすことができます。ここでは、三角メッシュと比較して表面スプラッツの高い柔軟性を活用できます。この分野の以前の研究と比較して、与えられた誤差許容範囲に対して、我々は大幅に低いスプラッツ数を達成できます。