Parallel spatial data structures for interactive rendering

Abstract

The main question explored in this thesis is how to define novel parallel random-access data structures for surface and image spatial data with efficient construction, storage, and query memory access patterns. Our main contribution is a set of parallel-efficient methods to evaluate irregular, sparse or even implicit geometries and textures in different applications: a method to decouple shape and shading details from high-resolution meshes, mapping them interactively onto lower resolution simpler domains; an editable framework to map highresolution meshes to simpler cube-based domains, generating a parallel-friendly quad-based representation; a new parallel hashing scheme compacting spatial data with high load factors, which has the unique advantage of exploiting spatial coherence in input data and access patterns

La qüestió principal explorada en aquesta tesi doctoral és la forma de definir noves formes d'accés aleatori paral•lel en estructures de dades amb informació de superfícies i d'imatge. La nostra principal aportació és un conjunt de mètodes paral•lels i eficients per avaluar imatges i geometries irregulars, i proposem: un mètode per a separar la forma i els detalls d'aparença visual partint de malles d'alta resolució, mapejant de manera interactiva la informació en dominis més simples de baixa resolució; un marc d'edició geomètrica per convertir malles irregulars de triangles d'alta resolució en representacions més simples basades en un domini de cubs, generant una estructura fàcilment paral•lelitzable basada en primitives quadrangulars; un nou esquema de hashing paral•lel per a la organització i compactació de dades espacials amb un elevat factor de càrrega, explotant la coherència espacial de les dades d'entrada i els seus patrons d'accés a memòria