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Título: FRUSTUM CULLING HÍBRIDO UTILIZANDO CPU E GPU
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): EDUARDO TELLES CARLOS

Colaborador(es):  ALBERTO BARBOSA RAPOSO - Orientador
MARCELO GATTASS - Coorientador
Número do Conteúdo: 31453
Catalogação:  15/09/2017 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31453@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31453@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.31453

Resumo:
Um dos problemas mais antigos da computação gráfica tem sido a determinação de visibilidade. Vários algoritmos têm sido desenvolvidos para viabilizar modelos cada vez maiores e detalhados. Dentre estes algoritmos, destaca-se o frustum culling, cujo papel é remover objetos que não sejam visíveis ao observador. Esse algoritmo, muito comum em várias aplicações, vem sofrendo melhorias ao longo dos anos, a fim de acelerar ainda mais a sua execução. Apesar de ser tratado como um problema bem resolvido na computação gráfica, alguns pontos ainda podem ser aperfeiçoados, e novas formas de descarte desenvolvidas. No que se refere aos modelos massivos, necessita-se de algoritmos de alta performance, pois a quantidade de cálculos aumenta significativamente. Este trabalho objetiva avaliar o algoritmo de frustum culling e suas otimizações, com o propósito de obter o melhor algoritmo possível implementado em CPU, além de analisar a influência de cada uma de suas partes em modelos massivos. Com base nessa análise, novas técnicas de frustum culling serão desenvolvidas, utilizando o poder computacional da GPU (Graphics Processing Unit), e comparadas com o resultado obtido apenas pela CPU. Como resultado, será proposta uma forma de frustum culling híbrido, que tentará aproveitar o melhor da CPU e da GPU.

Descrição Arquivo
CAPA, DEDICATÓRIA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO, LISTAS, EPÍGRAFE  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
CAPÍTULO 6  PDF
CAPÍTULO 7  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF
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