Exploiting modern GPUs architecture for real-time rendering of massive line sets
Exploitation de l'architecture moderne des cartes graphiques pour le rendu temps-réel de grands ensembles de lignes
Résumé
In this thesis, we consider massive line sets generated from brain tractograms. They describe neural connections that are represented with millions of poly-line fibers, summing up to billions of segments. Thanks to the two-staged mesh shader pipeline, we build a tractogram renderer surpassing state-of-the-art performances by two orders of magnitude.Our performances come from fiblets: a compressed representation of segment blocks. By combining temporal coherence and morphological dilation on the z-buffer, we define a fast occlusion culling test for fiblets. Thanks to our heavily-optimized parallel decompression algorithm, surviving fiblets are swiftly synthesized to poly-lines. We also showcase how our fiblet pipeline speeds-up advanced tractogram interaction features.For the general case of line rendering, we propose morphological marching: a screen-space technique rendering custom-width tubes from the thin rasterized lines of the G-buffer. By approximating a tube as the union of spheres densely distributed along its axes, each sphere shading each pixel is retrieved relying on a multi-pass neighborhood propagation filter. Accelerated by the compute pipeline, we reach real-time performances for the rendering of depth-dependant wide lines.To conclude our work, we implement a virtual reality prototype combining fiblets and morphological marching. It makes possible for the first time the immersive visualization of huge tractograms with fast shading of thick fibers, thus paving the way for diverse perspectives.
Dans cette thèse, nous considérons des grands ensembles de lignes générés à partir de tractogrammes cérébraux. Ils décrivent des connexions neuronales représentées par des millions de fibres poly-lignes, comptant des milliards de segments. Grâce au mesh shader pipeline, nous construisons un moteur de rendu de tractogrammes aux performances surpassant l'état de l'art de deux ordres de grandeur.Nos performances proviennent des fiblets : une représentation compressée de blocs de segments. En combinant cohérence temporelle et dilatation morphologique du z-buffer, nous définissons un test d'occlusion rapide pour l'élimination de fiblets. Grâce à notre algorithme de décompression parallèle fortement optimisé, les fiblets survivants sont efficacement synthétisés en poly-lignes. Nous montrons également comment notre pipeline de fiblets accélère des fonctionnalités d'interactions avancées avec les tractogrammes.Pour le cas général du rendu des lignes, nous proposons la marche morphologique : une technique en espace écran qui rend des tubes d'épaisseur modifiable à partir des lignes fines rastérisées du G-buffer. En approximant un tube comme l'union de sphères densément réparties le long de ses axes, chaque sphère occupant chaque pixel est récupérée au moyen d'un filtre multi-passes de propagation de voisinage. Accéléré par le compute pipeline, nous atteignons des performances temps réel pour le rendu de lignes épaisses.Pour conclure notre travail, nous implémentons un prototype de réalité virtuelle combinant fiblets et marche morphologique. Il permet pour la première fois la visualisation immersive de grands tractogrammes constitués de fibres épaisses, ouvrant ainsi la voie à des perspectives diverses.
Origine : Version validée par le jury (STAR)