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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:楊仁瑋
研究生(外文):Ren-Wei Yang
論文名稱:動態背向面剔除法之研究
論文名稱(外文):Study On Dynamic Back-Face Culling
指導教授:蔡文能蔡文能引用關係戴文凱戴文凱引用關係
指導教授(外文):Wen-Nung TsaiWen-Kai Tai
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:資訊工程系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:43
中文關鍵詞:背向面剔除3D 圖學
外文關鍵詞:back-faceculling3D Graphics
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避免把看不見多邊形送到繪圖管線中一直是最基本的加速方式之一。在本篇論文中,我們使用一個新的叢集選擇方式來去除背向面的多邊形,並且使用簡單也具有彈性的資料結構來實作。在叢集資料中加入位置與法向量的資訊後,我們的演算法對於一個叢集最多只要兩個內積即可將叢集分為下列三大類,分別為可見,不可見,與需要測試的叢集。
在使用這個叢集演算法與適當的實作之後,我們的效能比起一個修改過的暴力演算法(這個演算法平均比原有的硬體檢查還要快上60%),在高達一萬六千以上的多邊形的物件測試下,平均有超過10%以上的表現。而在本論文測試中使用的最大的物件(高達122588個多邊形)更超過該暴力演算法達19%。

Prevent to send non-visible polygons into rendering pipeline always be a method to speed up rendering. In this thesis, we present a cluster method to cull off back-faced polygons with simple and flexible data structures. With positional and normal information in a cluster, cluster test can be reduced to 2 dot operation and return as one of three classes, all visible, all invisible, and need test cluster.
With the cluster method and proper implementation, we outperform a fast modified brute force method (which is averagely 60% faster then traditional in-pipeline culling method) by over 10% with models have 16000+ polygons. With the largest model (122588 polygons) we used in testing, we outperform the brute force method by 19%.

中文摘要 …………………………………………………………… i
英文摘要 …………………………………………………………… ii
誌謝 ………………………………………………………………… iii
目錄 ………………………………………………………………… iv
圖目錄 ……………………………………………………………… v
表目錄 ……………………………………………………………… vi
第一章、緒論………………………………………………………… 1
1.1 剔除技巧簡介 ……………………………………………… 1
1.2 背向面定義介紹……………………………………………… 2
1.3 論文結構……………………………………………………… 3
第二章、相關研究 …………………………………………………… 4
2.1 背向面剔除法相關論文 …………………………………… 4
2.1.1 階層式背向面計算 …………………………………… 4
2.1.2 快速遮罩背向面剔除法………………………………… 5
2.1.3 叢集式背向面剔除法…………………………………… 5
2.2 修改式暴力剔除法 ………………………………………… 6
2.3 本章結論 …………………………………………………… 6
第三章、動態背向面剔除法………………………………………… 7
3.1 基本概念……………………………………………………… 7
3.2 叢集產生……………………………………………………… 10
3.3 叢集測試……………………………………………………… 11
3.4 演算法分析…………………………………………………… 13
第四章、測試結果與分析 …………………………………………… 15
4.1 修改效能預測不等式……………………………………… 16
4.2 數據分析與討論…………………………………………… 19
4.3 本章結論 …………………………………………………… 24
第五章、討論與結論 ………………………………………………… 28
5.1 討論…………………………………………………………… 28
5.2 結論…………………………………………………………… 28
5.3 未來方向……………………………………………………… 29
參考文獻……………………………………………………………… 30
附錄一: 物件標頭檔………………………………………………… 31
附錄二: 論文與程式下載網址……………………………………… 36

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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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