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Laufzeitvorhersage und automatische Adaption von Renderingverfahren

Bachelor- / Masterarbeit

In der Literatur als auch als Gegenstand aktueller Forschung gibt es eine große Anzahl unterschiedlicher Algorithmen und Datenstrukturen, die für die Darstellung komplexer dreidimensionaler Datensätze verwendet werden können.

Occlusion-Culling-Algorithmen werden beispielsweise eingesetzt, um verdeckte Bereiche der Szene zu erkennen und so die Anzahl der berechneten Bilder pro Sekunde zu erhöhen. Die Occlusion-Culling-Algorithmen können jedoch je nach verwendeter virtueller Szene oder Betrachterstandpunkt in der Szene auch einen zusätzlichen Overhead erzeugen, so dass ihr Einsatz aufgrund der zusätzlich durchgeführten Operationen auch kontraproduktiv sein kann.

Zum einen zielt unsere Forschung in diesem Bereich auf die Identifizierung der für die Effizienz von Renderingalgorithmen relevanten Charakteristika der Szene ab. Können die relevanten Charakteristika dann effizient automatisch für eine gegebene Szene bestimmt werden, ist es darauf aufbauend möglich, geeignete Algorithmen für eine Szene automatisch auszuwählen - ohne das sonst notwendige Expertenwissen. Des Weiteren können sogar für unterschiedliche Standpunkte in der Szene oder für verschiedene Teile der Szene unterschiedliche Algorithmen ausgewählt werden, was insgesamt sogar zu einer besseren Laufzeit führen kann, als wenn nur ein einzelner Algorithmus ausgewählt wird.

Analyse der Verdeckungseigenschaften