Přibližný výpočet efektů globálního osvětlení na GPU

Transkript

1 České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Katedra počítačové grafiky a interakce Diplomová práce Přibližný výpočet efektů globálního osvětlení na GPU Bc. Miroslav Novotný Vedoucí práce: Ing. Jiří Bittner, Ph.D. Studijní program: Elektrotechnika a informatika, strukturovaný, Navazující magisterský Obor: Výpočetní technika 29. prosince 2010

2 iv

3 v Poděkování Rád bych poděkoval Ing. Jiřímu Bittnerovi, Ph.D. za pomoc při vedení práce a ochotu při řešení všech problémů, které nastaly. Dále bych chtěl poděkovat Mgr. Antonínovi Míškovi, Ph.D. za pomoc při implementaci a testování. Na závěr chci poděkovat svým rodičům za vřelou podporu při studiu.

4 vi

5 vii Prohlášení Prohlašuji, že jsem práci vypracoval samostatně a použil jsem pouze podklady uvedené v přiloženém seznamu. Nemám závažný důvod proti užití tohoto školního díla ve smyslu 60 Zákona č. 121/2000 Sb., o právu autorském, o právech souvisejících s právem autorským a o změně některých zákonů (autorský zákon). V Oseku nad Bečvou dne

6 viii

7 Abstract In forepart of work are described some existing method for approximate computation global illumination effect in 3D scenes. Primary objective surveyed method here is method screen space direct occlusion (SSDO). This method work in image space right on the graphic processing unit (GPU). Creates local occlusion near object in scene and in addition includes information obout directionality incoming lighting. Further respects coloured reflections from near object, one bounce of indirect illumination. Second part of the work describes implementation surveyed method to the existing system for visualization and processing 3D scenes (VRUT). Implementation will supplemented about shadow maps method for more realistic. Implemented will also be screen space ambient occlusion method (SSAO). Final part of the work will give to comparison and testing on implemented methods on several 3D scenes with different characteristics. Abstrakt V první části práce jsou popsány některé existující metody pro přibližný výpočet efektu globálního osvětlení v 3D scénách. Hlavní zkoumanou metodou je zde metoda směrového zastínění v prostoru obrázku (SSDO). Tato metoda pracuje v prostoru obrázku přímo na grafickém akcelerátoru (GPU). Vytváří lokální zastínění blízkých objektů ve scéně a navíc zahrnuje informaci o směrovosti příchozího osvětlení. Dále respektuje barevné odrazy od blízkých objektů, tedy jeden odraz nepřímého osvětlení. Druhá část práce popisuje implementaci zkoumané metody do existujícího systému pro vizualizaci a zpracování 3D scén (VRUT). Implementace bude doplněna o metodu stínových map pro větší realističnost. Implementovaná bude také metoda zastínění okolím v prostoru obrázku (SSAO). Závěrečná část práce poskytne porovnání a testování naimplementovaných metod na několika 3D scénách o různých charakteristikách. ix

8 x

9 Obsah 1 Úvod 1 2 Existující metody Historie Zastínění okolím (AO) Zastínění okolím v prostoru obrázku (SSAO) Základní princip Vylepšení nedostatků Použití Přímé zastínění v prostoru obrázku (SSDO) Směrové zastínění Nepřímé odrazy Nedostatky a jejich odstranění Mnohonásobné vzorkování v jednom směru Členěná paměť hloubky Dodatečné pohledy Stínové mapy Základní princip Algoritmus Vytvoření stínové mapy Aplikace stínové mapy na scénu Analýza a návrh implementace Implementační prostředí Podpora vykreslování v systému VRUT RenderGlModule Vykreslení scény Antialiasing RenderTarget Mapa okolí Výpočet zastínění Před-výpočet Neprůhledné materiály Průhledné materiály Výpočet zastínění a odrazů barev Generování vzorků xi

10 xii OBSAH Převod mezi prostory Zastínění Odrazy nepřímého osvětlení Výstupní textury Finální obraz Gaussův filtr Stíny od lokálního světla Sebe-zastínění Kombinace s metodou SSDO Nastavovací parametry a GUI Popis implementace Nový modul Správa shaderů Frame buffer objects Implementace shaderů Náhodné číslo Generování vzorků Převod prostorů Filtrování obrazu (Blur) Konfigurace Kompilace Instalace Nastavení Rádius numsamples shadowatt colorbounceatt bluroffset drawttexture Testování Scény pro testování Základní barevná scéna Scéna pro barevné odrazy Sponza Scéna chrám Scéna město Závodní trať Forza a model Fábie Rychlost Testovací sestavy Intel Xeon X Intel Core 2 Duo E Intel Core 2 Duo T Závislost rychlosti na rozlišení obrazu Závislost rychlosti na aktivovaném efektu

11 OBSAH xiii Závislost rychlosti na počtu vzorků pro výpočet zastínění Závislost rychlosti na velikosti scény Kvalita výpočtů Závěr 55 Literatura 57 A Seznam použitých zkratek 59 B Obsah přiloženého DVD 61

12 xiv OBSAH

13 Seznam obrázků 2.1 Ukázka výsledku metody [SA07] Příklady zastínění bodu okolím Použití polo-krychle místo hemisféry Směrová normála pro výpočet zastínění Zastiňující body vzhledem k paměti hloubky Objekt A by měl ovlivnit zastínění bodu P Projekce vzorkovacích bodů do paměti hloubky Příklad textury s pseudonáhodnými čísly ve hře Crysis Vznik zastínění nakloněných rovin Použití normály pro redukci samo-zastínění Ukázka výsledku metody [RGS09] Vygenerované vzorky a jejich vyhodnocení Nepřímé odrazy osvětlení Ukázka možných chyb výpočtu Porovnání jedné kamery (nalevo) a více kamer (napravo) pro vyhodnocení nepřímých odrazů světla v metodě [RGS09] Scéna se stíny od světelného zdroje (vlevo) a bez stínů (vpravo) Ukázka systému VRUT Rozdělení scény na vykreslované celky Vykreslení objektu bez antialiasingu (nalevo) a s antialiasingem (napravo) Ukázka hloubkové a normálové mapy Příklad Gaussova (vlevo) a uniformního (vpravo) rozložení vzorků na hemisféře Příklad projekce bodu S na povrch Ukázka aplikace filtrování Schéma vykreslovacích průchodů Grafické rozhraní ovládání parametrů ssdorendereru Scéna colortestscene.wrl bez efektů Scéna colortestscene.wrl se zapnutými efekty Scéna colorbounce.wrl bez efektů Scéna colorbounce.wrl se zapnutými efekty Scéna sponza97.wrl bez efektů Scéna sponza97.wrl se zapnutými efekty xv

14 xvi SEZNAM OBRÁZKŮ 5.7 Scéna temple.wrl bez efektů Scéna temple.wrl se zapnutými efekty Scéna city.wrl bez efektů Scéna city.wrl se zapnutými efekty Scéna forza.acc + fabia2.fhs bez efektů Scéna forza.acc + fabia2.fhs se zapnutými efekty Graf poklesu rychlosti vykreslování v závislosti na rozlišení obrazu Graf poklesu rychlosti vykreslování v závislosti na zvoleném efektu Graf poklesu rychlosti vykreslování v závislosti na počtu vzorků pro výpočet zastínění Graf poklesu rychlosti vykreslování v závislosti na velikosti scény Chyba výpočtu odrazů na odvrácených stranách

15 Seznam tabulek 5.1 FPS v závislosti na rozlišení obrazu FPS v závislosti na zvoleném efektu FPS v závislosti na počtu vzorků pro výpočet zastínění FPS v závislosti na velikosti scény xvii

16 xviii SEZNAM TABULEK

17 Kapitola 1 Úvod V dnešní počítačové grafice dokážeme vytvářet objekty, které jsou k nerozeznání od objektů reálných. Ať už jsou ale tyto objekty vytvořeny modelářem, nebo některou z moderních technologií jako je například 3D skener, samy o sobě nevypadají příliš realisticky. Pro simulaci reality je potřeba scéně ještě dopočítat osvětlení. To je pro finální vizuální kvalitu velice důležité, ale pro svou nesmírnou složitost také výpočetně velice náročné. Fyzikálně korektní osvětlení je i v dnešní technicky vyspělé době díky své výpočetní a časové náročnosti nemožné v reálném čase, a proto se používají různé aproximační metody. Nejjednodušší metodou simulace osvětlení je vytvořit texturu z modelu v reálném světě a tu potom použít v 3D scéně. Tato technika je velice primitivní a pro dynamické scény naprosto nevhodná. Sofistikovanější je metoda sledování paprsku (ray-tracing). Tato moderní metoda je v dnešní době díky svým velice kvalitním vizuálním výsledkům velice populární. Pro kvalitní výsledky ale potřebuje také velký výpočetní výkon. Moderní grafické akcelerátory již dovolují tuto metodu použít pro výpočet v reálném čase, je ovšem zapotřebí mnoha dalších urychlujících struktur jako například BVH (Bounding Volume Hierarchies) a jiné. Další nevýhodou této metody je růst výpočetních nároků s počtem světel ve scéně a velikostí scény. Proto je stále pro velké scény a vykreslování v reálném čase dnes nevhodná. V posledních letech se v počítačové grafice pro výpočet globálního osvětlení hojně využívají aproximační metody pracující na grafickém akcelerátoru v prostoru obrázku. Tato technika je striktně nezávislá na velikosti scény. Je pouze závislá na velikosti výsledného rozlišení obrazu. Proto je velice vhodná pro jakékoliv rozsáhlé a dynamické scény. Jednou z nejpopulárnějších je metoda zastínění okolím v prostoru obrázku (Screen Space Ambiente Occlusion - SSAO)[SA07], ), někdy také označována jako ISAO (Image Space Ambient Occlusion), která počítá lokální osvětlení a díky své jednoduchosti a snadné implementaci je hojně používána v produkci například celovečerních filmů nebo počítačových her. Poprvé byla použita ve hře Crysis. Tuto metodu v následující části podrobněji rozeberu. Metoda zastínění okolím je ovšem hrubou aproximací výpočtu osvětlení. Počítá pouze lokální osvětlení nezávislé na jakékoliv směrové informaci světel. Typickým výsledkem této metody je tzv. tmavnutí dutin nebo vnitřních rohů objektů. Právě 1

18 2 KAPITOLA 1. ÚVOD směrovou informaci k výpočtu osvětlení již používá metoda směrového zastínění v prostoru obrázku (screen-space directional occlusion - SSDO)[RGS09]. Tato metoda je postavena na předchozí a k ní započítává směr příchozího světla a také dopočítává jeden odraz nepřímého světla. Tuto metodu budu dále nejpodrobněji zkoumat, poté ji naimplementuji a na závěr otestuji a porovnám s metodou zastínění okolím v prostoru obrázku (SSAO).

19 Kapitola 2 Existující metody V této kapitole rozebereme některé existující metody pro výpočet zastínění v 3D scénách. První část kapitoly rozebere historický vývoj těchto metod. Dále rozebereme základní funkcionalitu metod zastínění okolím (AO), zastínění okolím v prostoru obrazu (SSAO) a metody přímého zastínění v prostoru obrazu (SSDO). 2.1 Historie Namísto metod vypočítávajících globální osvětlení ve filmech začala být používána metoda okolního zastínění (AO). Pro fotorealistické vykreslování metoda pracuje na principu viditelnosti z různých směrů. Bohužel pro současné aplikace je tuto metodu nemožné zvládat počítat v reálním čase. Pro aplikace běžící v reálném čase bylo vytvořeno mnoho aproximací AO. Dříve bylo zastínění okolím nazýváno jako přístupnost plochy. Metoda [Mil94] využívá přístupnost k zjišťování hrubých stínu modelu napodobující AO. Metoda [M.05] používá diskově založené zastínění vypočítávané pro jednotlivé vrcholy. Bohužel tyto metody potřebují mnoho výpočetních operací předem, a tak nejsou vhodné pro dynamické scény. Potřebují také spoustu datových struktur pro jemné dělení scény. Metoda [KL05] částečně řeší problém dynamických scén, ale pouze pro přesné pohyby těles a nepodporuje tak jejich deformaci. Zároveň potřebuje spoustu operací pro před-počítání a využívá velké množství textur. Další metoda [RWS + 06] používá kulovité zastínění pro výpočet AO. Tato technika řeší problém sebe-zastínění a pro podporu deformace objektů si vystačí s jednoduchým před-výpočetním krokem. Její nevýhodou ovšem je, že pro velké množství modelů ve scéně se stává příliš náročnou. Kromě metod vyvíjených pro obecné scény se vyvíjely také metody pro konkrétní typy scén jako je například příroda (tráva, stromy aj.) nebo molekulární vykreslování. Těchto metod je celá řada a je zbytečné je zde vypisovat. 3

20 4 KAPITOLA 2. EXISTUJÍCÍ METODY Obrázek 2.1: Ukázka výsledku metody [SA07] 2.2 Zastínění okolím (AO) Zastínění bodu okolím (AO) je dáno tím, jak moc je daný bod uzavřen obklopující geometrií, neboli jak moc rozptýleného světla z okolí se k němu může dostat. Všechny možné varianty AO pracují na podobném základním principu. Nad daným bodem máme hemisféru. Celkové zastínění bodu pak závisí na tom, jak moc do hemisféry zasahují blízké objekty. Obrázek 2.2: Příklady zastínění bodu okolím Jak je vidět na obrázku 2.2a), bod P má všechny směry na hemisféře nezastíněné. Na obrázku 2.2b) a 2.2c) zasahují do hemisféry v bodě P okolní objekty, které zapříčiní zastínění daného bodu. Díky tomu na bod P v obrázku 2.2a) dopadne maximum přímého osvětlení. Na obrázku 2.2c) dopadne v bodě P větší polovina přímého osvětlení a na obrázku 2.2b) už jen jeho malá část. Proto pro realistický výpočet AO potřebujeme znát hodnotu zastínění v každém bodě scény. Nejjednodušší varianta okolního zastínění bodu se dá vyjádřit jako podíl hemisféry obklopující daný bod a hemisféry nezasažené obklopujícími blízkými objekty tako: A(P ) = 1 (V (P, ω))dω (2.1) 2π Ω

21 2.2. ZASTÍNĚNÍ OKOLÍM (AO) 5 Kde Ω je hemisféra nad bodem P. V je funkce viditelnosti, která určuje, zda je daný směr ω z bodu P zastíněn nebo ne. Funkce vrací hodnotu 1, pokud se v daném směru ω nenachází žádný blízký objekt, nebo 0, pokud je ve směru překážející objekt. První funkce pro výpočet zastínění je ale příliš jednoduchá a proto si zavedeme další, specifičtější definici pro výpočet zatemnění bodu. W (P ) = 1 π Ω ρ(l(p, ω)) cos ωdω (2.2) Zde se přidává pro zpřesnění výsledku vzdálenost daného bodu od zastiňujícího objektu a také, že osvětlení nebo zatemnění přichází z určitých směrů. To je definováno úhlem dopadu cos ω. Pro výpočet vzdálenosti se zde používá specifická funkce, u které předpokládáme následující požadavky: ρ(l) = { 0, L = 0 1, L, ρ (L) > 0, ρ (L) < 0 (2.3) Jednoduchý příklad této funkce může být následující: ρ(l) = 1 e τl (2.4) Velice důležité je, že vzdálenost z bodu do zastiňujícího objektu se počítá jen do určité vzdálenosti. Definuje se tak vzdálenost blízkého okolí daného bodu. Jak je zřejmé ze vzorců uvedených výše, funkce spočívají na výpočtu plošného integrálu přes hemisféru. Tento výpočet je klasicky proveden pomocí vyslání velkého množství paprsků z daného bodu ve směrech hemisféry. První integrál se tak vypočte jako poměr všech paprsků neprotínajících žádný blízký objekt v dané maximální vzdálenosti vůči všem vyslaným paprskům. Druhý integrál se počítá o něco složitěji, ale stejným způsobem. Obvykle se používají náhodné směry s rovnoměrným rozložením. K tomu dobře poslouží metoda Monte Carlo. Nicméně tento způsob je také velice výpočetně náročný. Existuje její obdobná simulace na GPU, která využívá výhody moderních GPU. Myšlenka této metody spočívá v záměně hemisféry půl-krychlí a vykreslení všech blízkých objektů na hranici této polo-krychle. To nám zajistí pětinásobné vykreslení, kde projekci vždy nastavujeme na další stěnu polo-krychle. Přitom stačí provádět pouze zápis do paměti hloubky. Po pětinásobném vykreslení pouze do paměti hloubky bude obsahovat informace o zakrytých a odkrytých směrech pro dané stěny polo-krychle. Tyto textury hloubek se využijí pro výsledný výpočet zastínění v shaderu na GPU. Tímto si vystačíme s pětinásobným vykreslením a jedním dalším průchodem pro výsledný výpočet. Pro tuto techniku existuje vytvořený paket nazývaný generátor rychlého zastínění okolím (Fast Ambient Occlusion Generator). Dnes je tato technika rozšířena hlavně pro výpočet zastínění pro scény se statickou geometrií a občas vyžaduje dodatečnou teselaci pro zajištění dostatečné hustoty vrcholů.

22 6 KAPITOLA 2. EXISTUJÍCÍ METODY Obrázek 2.3: Použití polo-krychle místo hemisféry Kromě výpočtu samotného zastínění se mnohdy vypočítavá i takzvaná směrová normála (bent normal). Ta je vypočítána jako průměrná hodnota všech neblokovaných směrů, viz obrázek 2.4. Tato normála se potom používá namísto klasické normály pro výpočet přímého osvětlení. Což realističtěji respektuje celkové osvětlení scény. Obrázek 2.4: Směrová normála pro výpočet zastínění Tímto způsobem stačí uchovávat pro každý vrchol ve scéně pouze čtyři hodnoty. Okolní zastínění a tři prvky pro směrovou normálu. Nicméně i s využitím výkonných moderních GPU je s touto metodou výpočet v reálném čase ve scénách s milióny vrcholů takřka nemožný. 2.3 Zastínění okolím v prostoru obrázku (SSAO) Zásadní nedostatek předchozích metod je, že nedokážou pracovat v reálném čase pro rozsáhlé a dynamické scény. Z tohoto důvodu jsou vyvíjeny aproximační metody, které dokážou pracovat v reálném čase. Jednou z nejznámějších a nejrozšířenějších je právě metoda výpočtu zastínění blízkým okolím v prostoru obrázku [SA07].

23 2.3. ZASTÍNĚNÍ OKOLÍM V PROSTORU OBRÁZKU (SSAO) Základní princip Základní myšlenka této metody je velice jednoduchá. Za prvé nás zajímá pouze viditelná část scény a za druhé paměť hloubky, kterou získáme při prvním vykreslení scény. Ta pak obsahuje dostatečné informace pro výpočet lokálního zastínění zobrazených pixelů. Díky tomu můžeme pro každý pixel obrazovky získat zpět prostorové souřadnice v souřadnicovém systému kamery. V blízkém okolí daného bodu potom zvolím N vzorků a každý z nich se pak testuje, jestli je viditelný z daného bodu. Tak získám výslednou hodnotu zastínění v určitém pixelu. Obrázek 2.5: Zastiňující body vzhledem k paměti hloubky Je ale třeba mít na paměti, že tato metoda počítá pouze přibližné zastínění. Problém je, že v paměti hloubky nejsou informace o objektech neviditelných z kamery, ale i tyto objekty mohou značně přispět k výslednému zastínění. Obrázek 2.6: Objekt A by měl ovlivnit zastínění bodu P Tuto situaci znázorňuje obrázek 2.6. Při vzorkování z paměti hloubky se bude počítat pouze s hranou zakrývající objekt A, a tím pádem se v zastínění bodu P neobjeví vliv objektu A. To může v takovémto případě znamenat značnou chybu.

24 8 KAPITOLA 2. EXISTUJÍCÍ METODY Trasování paprsků z bodu pohledu do všech vzorků v blízkém okolí, jak je dáno v prvním vzorci, a získání tak dat z paměti hloubky o příspěvku k zastínění je velice náročné. V praxi a i ve hře Crysis se používá mnohem jednodušší postup. Všechny vzorkovací body v okolí (x i, y i, z i )zastiňovaného bodu P se projektují do paměti hloubky a vzniknou tak body (x i, y i, z i). Tyto získané body se poté vyhodnotí s bodem P, zda zastiňují nebo ne. Výsledné zastínění bodu P se pak jednoduše vypočte jako suma všech příspěvků zastínění. A stupeň zastínění od určitého vzorku (x i, y i, z i) se vypočte pomocí jednoduché rozdílové funkce: dz = P z z i (2.5) Obrázek 2.7: Projekce vzorkovacích bodů do paměti hloubky Nejjednodušší varianta pro definici stupně zastínění používá následující funkci: f( z) = { 1 1+ z 2 1, L, z > ɛ (2.6) Z funkce je zřejmé, že jestliže nastane případ, kdy dz je menší než nula, zastínění se nezapočítává. Pro volbu směrů vzorků obvykle volíme předem definované vektory uloženy například v tabulce. Ta je velká podle jejich počtu. Tohle samotné je ale nedostačující, protože opakování stejných nenáhodných hodnot způsobí aliasing. Ve hře Crysis byla proto použita speciální textura malého rozměru (dostačující je např. 4x4), ve které jsou uloženy jednotkové trojrozměrné pseudonáhodné vektory. Kombinací této textury a předem definovaných vektorů dostaneme pseudonáhodné vzorky. Tím se z větší části aliasingu zbavíme. Zavedením pseudonáhodných vektorů sice způsobí šum ve výsledném zastínění, ale ten se jednoduše odstraní pomocí vyhlazování. Získaný posun ještě vynásobím hodnotou poloměru blízkého okolí, která určuje, do jaké vzdálenosti budou vzorky zasahovat. Pomocí těchto vektorů poté najdu příslušné hodnoty v paměti hloubky a hodnoty převedu do souřadnicového systému kamery. Potom již stačí dle uvedených vzorců vypočítat zastínění daného bodu

25 2.3. ZASTÍNĚNÍ OKOLÍM V PROSTORU OBRÁZKU (SSAO) 9 Obrázek 2.8: Příklad textury s pseudonáhodnými čísly ve hře Crysis Vylepšení nedostatků Uvedený postup ale ještě zahrnuje určité nedostatky. Hlavním z nich je, že postup uvedený výše bude zastiňovat i velké rovné plochy, které nebudou kolmé k pozorovateli. A čím víc budou nakloněny, tím víc budou zastíněny. Problém je, že rozdíl souřadnic z v rovné nakloněné ploše bude u poloviny vzorků kladný a u poloviny záporný. A právě polovina vzorků s kladnou hodnotou se zde projeví. Tento nedostatek se řeší definicí proměnné pro sklon (bias). Nastavením této hodnoty se dá tato chyba do jisté míry kompenzovat. Obrázek 2.9: Vznik zastínění nakloněných rovin Další problém nastává, že zastínění je vytvořeno i pro vzdálené objekty, pro

26 10 KAPITOLA 2. EXISTUJÍCÍ METODY které by nemělo nabývat takových hodnot. Tuto chybu zapříčiňuje velké dz, které vznikne právě při velké vzdálenosti na vzorkovaných objektech. A jeden vzorek tak dokáže přispět k celkovému zastínění více než je správné. Proto je vhodné výslednou hodnotu upravit pomocí následující funkce: dz = clamp ( ( dz D 2 dz ) ), 0.1 D (2.7) Kde D je počet vzorků a funkce clamp() ořeže výslednou hodnotu do intervalu (0, 1). Další možností jak zabránit samo-zastínění rovných nakloněných ploch je použití normálových vektorů. Toto řešení sice o něco málo komplikuje výpočet, ale zato redukuje tuto chybu téměř na nulu. Na obrázku 2.10 vidíme zastiňovací vzorky A,B a C pro zastínění bodu P s normálou n. Vzorek A, ačkoliv je níž než bod P, přispěje k jeho zastínění díky srovnání úhlu mezi normálou v bodě P a úsečkou z P do A. Pokud je úhel ostrý, bod přispívá k zastínění. Proto body B a C, které jsou sice nad bodem P, ale úhly k normále nejsou ostré, nepřispějí k zastínění. Obrázek 2.10: Použití normály pro redukci samo-zastínění Nicméně tato metoda je dost náchylná na přesnost souřadnic bodu i normálových vektorů. Vede k chybám vznikajícím v šikmých rozích. Pro eliminaci je vhodné použít jako formát pro ukládání hodnot normál i souřadnic vrcholů GL_RGBA32F. Tím získáme dostatečnou přesnost souřadnic Použití Jak již bylo řečeno v úvodu, metoda zastínění okolím je dnes velice populární ve většině odvětví počítačové grafiky. Díky její jednoduchosti a vysoké výkonnosti se dá použít pro simulaci osvětlení v reálném čase pro rozsáhlé a dynamické scény

27 2.4. PŘÍMÉ ZASTÍNĚNÍ V PROSTORU OBRÁZKU (SSDO) 11 bez potřeby předvýpočtů. Nezávislost na velikosti scény a počtu polygonů ve scéně je díky tomu, že metoda pracuje na grafickém akcelerátoru v prostoru obrázku. Zastínění se tak počítá pro každý pixel výsledného obrazu samostatně. Rychlost výpočtů je tak závislá pouze na výkonu grafického akcelerátoru a propustnosti datové sběrnice. To může znamenat problémy u starších grafických karet, ale v dnešní době to považuji za minimální problém. Dá se jednoduše doimplementovat do další metody pro simulaci globálního osvětlení a tak zajistit vyšší vizuální kvalitu. Problémy mohou nastat při velké vzdálenosti scény od kamery nebo při rovnoběžném pohledu na plochu. Další artefakty mohou vznikat, pokud vzorky ve směru zastínění nezasáhnou zastiňující objekt a vyhodnotí se tak chybně výsledný stín. Tento problém se dá vyřešit použitím více vzorků v jednom směru. To ale zároveň snižuje výsledný výkon. 2.4 Přímé zastínění v prostoru obrázku (SSDO) Jak již bylo zmíněno v úvodu, tato metoda je postavena na základech metody SSAO[SA07] a využívá informace získané při jejím výpočetním procesu. Obě metody jsou výstupně závislé a nezáleží tak na složitosti a detailnosti geometrie ve scéně. SSAO je hrubou aproximací transportů světla ve scéně a neřeší směrovost světel nebo nepřímé odrazy. Tyto nedostatky řeší například metoda předpočítání přesunů radiance (precomputed radiance transfer - PRT)[LK03]. Tato metoda ovšem vyžaduje uložení velkého množství dat, a to závisle na velikosti a detailnosti scény. Pracuje dobře se statickou scénou a vzdálenými světly, ale přizpůsobení této metody na konkrétní scénu nemusí být jednoduché. Naopak metoda SSDO je velmi snadno použitelná pro jakoukoli scénu o libovolné velikosti a různé úrovni detailů. A navíc od původní metody SSAO počítá se směrovým zastíněním a zahrnuje jeden nepřímý odraz světla. Obrázek 2.11: Ukázka výsledku metody [RGS09] Směrové zastínění Transport světla ve scéně se v základu dělí na přímé osvětlení a nepřímé odrazy. Metoda SSDO využívá dvou průchodů, a to jeden pro přímé osvětlení a druhý pro

28 12 KAPITOLA 2. EXISTUJÍCÍ METODY nepřímé světelné odrazy. Klasická metoda SSAO vypočítává osvětlení jednoduchým počítáním průměrné viditelnosti z množiny okolních pixelů. Touto hodnotou je pak vynásobeno přímé osvětlení ze všech směrů. Technika přímého zastínění (DO) upravuje právě tuto vazbu následujícím způsobem. Pro každý pixel obrazu s trojrozměrnými souřadnicemi P a normálou N je příchozí záření L dir vypočteno z N vzorků. Vzorkové paprsky mají směr ω i a jsou rovnoměrně rozložené na hemisféře orientované ve směru normály. Každý vzorek pokrývá oblast prostorového úhlu: Samotný výpočet L dir vypadá následovně: ω = 2π/N (2.8) L dir (P ) = N i=1 ρ π L in(ω i )V (ω i ) cos θ i ω (2.9) V každém vzorku se vypočítává příchozí radiance L in z mapy prostředí, popřípadě světel ve scéně. Viditelnost V je počítána podobným způsobem jako v předchozí metodě. A položka ρ představuje difuzní BRDF (Bidirectional reflectance π distribution function). Pro generování vzorků vezmeme krok náhodné délky λ i [0... r max ] směřující z P ve směru ω i. Kde r max je uživatelem definovaný poloměr hemisféry. Takto vzniknou vzorkové body P + λ i ω i umístěné v hemisféře. Takto vygenerované body s trojrozměrnými souřadnicemi v okolí bodu P se mohou nalézat nad povrchem nebo pod povrchem v daném obraze. Test viditelnosti tak všechny vzorky, které se naleznou pod povrchem, označí jako zastiňující. Obrázek 2.12 znázorňuje situaci pro zastínění bodu P se čtyřmi vzorkovacími body A, B, C a D. Bod C je dle testu viditelnosti nad povrchem a tak je klasifikován jako nezastiňující. Body A, B a D jsou pod povrchem a tak jsou ohodnoceny jako zastiňující. Zjištění zda je daný bod pod povrchem nebo ne, se provádí pomocí zpětné projekce do obrazu. Po této operaci jednoduše porovnáme původní bod a bod vzniklý zpětnou projekcí. Vyhodnotí se vzdálenost od pozorovatele, a pokud je projektovaný bod vzdálenější než původní, je ohodnocen jako zastiňující. Hlavní rozdíl od SSAO je, že nepočítáme osvětlení ze všech vzorků, ale pouze z viditelných směrů. V obrázku 2.12 je to pouze bod C. Díky této směrové informaci se může výsledný obraz výrazně vylepšit, a to hlavně v případech, kdy světlo přichází z různých směrů, a o různých barvách. Stíny tak mohou získávat i barevný nádech. Zatímco SSAO vytváří pouze šedé stíny bez jakékoliv směrové informace.

29 2.4. PŘÍMÉ ZASTÍNĚNÍ V PROSTORU OBRÁZKU (SSDO) 13 Obrázek 2.12: Vygenerované vzorky a jejich vyhodnocení Nepřímé odrazy Pro zahrnutí jednoho nepřímého odrazu světla se využívá informace z předchozího průchodu, ve kterém bylo vypočítáno přímé osvětlení. Pro každý vzorek, který je vyhodnocen jako zastiňující (2.12, body A, B a D), se vezme jeho barevná hodnota L pixel, a ta je použita jako odchozí záření malé plochy orientované ve směru normály tohoto bodu. Normála v bodě také slouží k odstranění barevného odrazu z odvrácených ploch. Pro vyhodnocení příchozího záření v daném pixelu pak použijeme tento vzorec: L ind (P ) = N i=1 ρ π L pixel(1 V (ω i )) A s cos θ si cos θ ri d 2 i (2.10) Kde d i je vzdálenost z bodu P do dáného vzorku i (vzdálenost je ořezána na maximální hodnotu 1,pro vyhnutí se dalším problémům), s i a r i jsou úhly odesílatele a příjemce záření. Tyto úhly jsou dány mezi normálou daného bodu a spojnicí mezi oběma body. A s je hodnota velikosti plochy odesílatele. Jako základní hodnotu velikosti plochy bereme rovinnou oblast uvnitř polokoule. Kde základní koule je rozdělena do N oblastí: A s = πr 2 max/n (2.11) V závislosti na naklonění zdroje uvnitř hemisféry může být tato hodnota o něco vyšší. Ale většinou se tento parametr používá pro ruční ovládání síly odrazu.

30 14 KAPITOLA 2. EXISTUJÍCÍ METODY Na obrázku 2.13 můžeme vidět, že bod A je odvrácen od bodu P, a tak nepřispívá k nepřímému světlu v bodě P. Bod C není zastiňující, a tak také nepřispívá. Body B a D již ale přispívají, a to dle předchozí funkce, tedy závisle na vzdálenosti, úhlům normál a počtu všech vzorků. Obrázek 2.13: Nepřímé odrazy osvětlení Nedostatky a jejich odstranění Jako každá aproximační metoda i tato obsahuje řadu nedostatků a nesrovnalostí. Ty jsou způsobeny veškerými zjednodušujícími postupy, které používáme. Některé jsou takřka nepatrné a jiné naopak dosti viditelné. Proto si dále některé nedostatky vysvětlíme a uvedeme metody pro jejich možné odstranění Mnohonásobné vzorkování v jednom směru Jelikož pracujeme v prostoru obrázku, tak test viditelnosti nemusí pokaždé správně označit bod zastínění. Jak je vidět na obrázku 2.14, Vzorek B může a nemusí být vyhodnocen jako zastiňující, podle toho, kde v daném směru umístíme vzorek. Pokud použijeme vzorek s1 nebo s2, bude směr vyhodnocen jako volný a použije se pro něj přímě osvětlení z mapy okolí. To je ovšem chyba, která se nestane, když použijeme vzorek s3. Vzorek je ale volen náhodně, a tak mohou nastat obě situace. Pro redukci počtu takovýchto chyb můžeme použít více vzorků pro jeden směr. Takto se dá počet chyb radikálně snížit, ale také se zvyšuje náročnost výpočtu. Pro volbu dvou vzorků namísto jednoho chyba radikálně klesá a výpočetní náročnost roste. Při zvyšujícím

31 2.4. PŘÍMÉ ZASTÍNĚNÍ V PROSTORU OBRÁZKU (SSDO) 15 Obrázek 2.14: Ukázka možných chyb výpočtu se počtu vzorků na jeden směr již chybovost tak rapidně neklesá, ale náročnost roste rychle. Proto je velice důležité nastavení při použití této techniky Členěná paměť hloubky Při použití jednoduché hloubkové paměti jsme limitovaní tím, že známe pouze hodnotu nejbližšího objektu ke kameře a tak může nastat situace, že špatně vyhodnotíme určitý směr jako zastíněný, ale ve skutečnosti bude volný. Tato situace je znázorněna na obrázku 2.12, vzorek A. Pokud použijeme jednoduchou paměť hloubky, při zpětné projekci vzorku A dostaneme bod h1 a tím označíme vzorek jako zastiňující. K řešení tohoto problému může výrazně pomoci technika členěné paměti hloubky. Paměť hloubky místo jedné hodnoty obsahuje n hodnot. Ty jsou získány po n průchodech a znázorňují po dvojicích vždy přední a zadní stranu objektu. Pokud zjistíme že se vzorek nalézá pod povrchem scény (obr.2.12 pro bod A hodnota h1), testujeme další hodnotu v paměti hloubek. Pokud se bod stále nachází pod touto hodnotou, víme, že se nachází pod objektem a není zastíněn. Pokud by se nacházel nad druhou hodnotou, ležel by v objektu a byl by správně vyhodnocen jako zastiňující. A tímto způsobem budeme testovat dále, pokud bude paměť hloubky obsahovat více vrstev Dodatečné pohledy Použitím vice kamer pro výpočet zastínění můžeme odstranit stejný problém jako v předchozím případě. Navíc řeší další problém vznikající při výpočtu odrazu

32 16 KAPITOLA 2. EXISTUJÍCÍ METODY nepřímého světla, jak ukazuje obrázek Základní výpočet odrazu nepřímého osvětlení používající jednu kameru nedokáže správně vyhodnotit objekty, jejichž strany jsou rovnoběžné se směrem pohledu kamery. Pokud použijeme víc kamer, nejlépe s co nejodlišnějšími směry pohledu, dokážeme vypočítat odrazy i z objektů, které z původní kamery nejsou vidět. Tato technika byla použita v metodě [RGS09], a využívala 4 kamery vždy posunuté o 90 stupňů od středu scény. Tím se získaly i odrazy ze schovaných objektů a rovnoběžných stěn se směrem pohledu kamery. Ovšem i tato technika potřebuje navíc spoustu výpočetního výkonu a tak je potřeba zvážit její využití a nastavení pro konkrétní případy. Obrázek 2.15: Porovnání jedné kamery (nalevo) a více kamer (napravo) pro vyhodnocení nepřímých odrazů světla v metodě [RGS09] 2.5 Stínové mapy Mnohem starší technika vytváření stínu ve scéně, než je SSDO, je metoda stínových map. Tuto metodu představil v roce 1978 Lance Williams. Od této doby je velice využívaná ve všech odvětvích počítačové grafiky. Dnes existuje mnoho modifikací a dalších metod vylepšujících základní princip. Zde si uvedeme pouze jednoduchý princip, jak metoda pracuje. Podrobněji si o této technice můžeme přečíst například zde [WSP04] Základní princip Při pohledu na scénu z pozice světla můžeme říct, že všechny objekty, které vidíme, jsou nezastíněné a všechny objekty za nimi budou zastíněné. Tohle je základní myšlenka celé metody. Vykreslíme scénu z pohledu světla a uložíme hloubkovou mapu pro všechny viditelné objekty (vytvořili jsme stínovou mapu). Dále vykreslíme scénu z pohledu kamery a pro každý pixel porovnáváme jeho hloubku a hloubku uloženou ve stínové mapě. Tím získáme zastíněné a nezastíněné body.

33 2.5. STÍNOVÉ MAPY 17 Tato technika není tak přesná jako technika stínových objemů, je limitovaná rozlišením stínové mapy, ale může být mnohem rychlejší a tak více použitelná pro aplikace pracující v reálném čase. Technika stínových map navíc nepotřebuje stencil buffer a může být vylepšena pro vytváření měkkých stínů. Obrázek 2.16: Scéna se stíny od světelného zdroje (vlevo) a bez stínů (vpravo) Algoritmus V závislosti na implementaci aplikace a počtu světel ve scéně použijeme daný počet vykreslovacích průchodů. Minimálně ale budou vždy dva, a to jeden pro generování stínové mapy a druhý pro její aplikaci na výslednou scénu. Pokud je ve scéně použito více zdrojů světla, může být použito pro získání stínové mapy i více průchodů Vytvoření stínové mapy Začneme prvním krokem, vykreslením scény z pohledu světla. Pro jednoduchost budeme předpokládat ve scéně pouze jeden zdroj světla. Typů světel ve scéně může být několik, ale ve zjednodušené formě dva hlavní. První je směrové světlo, jako je například slunce. Pro tento zdroj světla použijeme ortografické promítání. A druhé je bodové světlo. Do tohoto typu světla můžou být zjednodušeně zahrnuty i menší plošné zdroje světel. Pro tento druh světla použijeme perspektivní promítání, které nastavíme na požadovaný úhel záběru světla. Pokud by scéna obsahovala více zdrojů světla, bude pro každý zdroj světla potřeba vykreslit znovu všechny osvětlované objekty. Proto s rostoucím počtem světel roste úměrně výpočetní náročnost celé metody. Jelikož z tohoto kroku potřebujeme pouze texturu hloubek, můžeme vypnout výpočty pro texturování a osvětlení, a tím výrazně urychlit vykreslování. Samotnou texturu hloubek můžeme uložit do připravené textury, nebo využít modernější a rychlejší FBO (frame buffer object).

34 18 KAPITOLA 2. EXISTUJÍCÍ METODY Tento krok musíme opakovat pro jakoukoli změnu ve scéně, jak pro změnu libovolného objektu scény, který je zdrojem osvětlen, tak pro změnu pozice nebo směru zdroje světla. Krok můžeme vynechat pouze při změně pozice či směru kamery. Pro statické scény proto můžeme konstatovat, že je tento předvýpočet proveden pouze jednou. Pro velké scény můžeme použít více stínových map, do kterých budeme vykreslovat pouze některé podmnožiny objektů scény. Tím ušetříme čas překreslení stínové mapy pro změny jen v částech scény. Dalším možným zrychlením, a také zpřesněním výpočtu stínové mapy, je ořezání předních částí objektů a vykreslení pouze zadních částí Aplikace stínové mapy na scénu V dalším kroku vykreslíme scénu z pohledu kamery a aplikujeme na ni vypočtenou stínovou mapu. Tento finální krok můžeme rozdělit na tři hlavní části. Výpočet souřadnic viditelných objektů z pohledu světla, porovnání hloubkových map a určení, zda je objekt osvětlen nebo zastíněn, a výsledné vykreslení objektu s aplikovaným osvětlením, nebo zastíněním. Pro druhý krok, porovnání hloubky vykresleného bodu s hloubkou ve stínové mapě, je potřeba souřadnice bodu transformovat tak, aby se souřadnice nacházely ve stejném prostoru pohledu. Známe souřadnice bodu v daném prostoru, ale potřebujeme tyto souřadnice transformovat do prostoru světla. To provádíme násobením transformačních matic. Transformační matici pro převod ze světových souřadnic do souřadnic z pohledu světla jsme již použili při generování stínové mapy. Tato matice převede souřadnice do normalizovaného tvaru po projekci.tím všechny složky nabývají hodnot od 1 do 1. Potřebujeme ještě ale matici pro posun souřadnic do rozmezí od 0 do 1 tak, jak je uložena stínová mapa v textuře hloubek. Tato matice je jednoduchá, zmenší souřadnici na polovinu a posune ji o polovinu. Vypadá následovně: (2.12) Nyní máme souřadnice bodu ve shodném prostoru jako souřadnice bodu v hloubkové mapě a můžeme porovnávat hodnoty. Pokud je hodnota z aktuálního bodu větší než hodnota uložená ve stínové mapě, jde o objekt z pohledu světla schovaný za jiným objektem, a proto bude ve výsledku zastíněn. Jinak je bod klasifikován jako nezastíněný. Může nastat situace, kdy daná poloha bodu x, y není v hloubkové mapě definovaná. V tomto případě se můžeme rozhodnout, zda budeme bod klasifikovat jako zastíněný nebo ne. Většinou ale říkáme, že není zastíněn.

35 2.5. STÍNOVÉ MAPY 19 Touto technikou mohou vznikat na hranách stínu malé čtverce. Ty lze částečně redukovat vyšším rozlišením stínové mapy. Můžeme také ostré hrany vylepšit o jemnější přechod a to tak, že budeme brát v potaz více okolních hodnot. Výsledné vykreslení scény se stíny může být provedeno několika způsoby. Pokud použijeme programovatelný shader, můžeme po vyhodnocení zastínění aktuálního bodu ve fragment shaderu ihned vykreslit výsledný pixel. Pokud ovšem používáme fixní výpočetní řetězec, musíme využít některé hardwarové rozšíření (například GL_ARB_Shadow).

36 20 KAPITOLA 2. EXISTUJÍCÍ METODY

37 Kapitola 3 Analýza a návrh implementace Teoretické znalosti, jak metody pracují, již známe. To je stěžejní pro další část, ve které se budeme věnovat analýze a návrhu implementace. Samotné znalosti jak metody pracují, jsou důležité, ale v programování GPU narážíme na řadu omezení, a tak některé jednoduché teoretické předpoklady mohou vyústit při samotné implementaci ve velmi těžko řešitelný problém. 3.1 Implementační prostředí Podle zadání práce budou metody implementovány do vizualizačního nástroje VRUT. Pro velkou složitost celého tohoto nástroje jsem se ale rozhodl, že vývoj shaderu pro přímé zastínění okolím provedu v samostatné aplikaci pro testování. K tomuto kroku jsem se rozhodl hlavně kvůli tomu, abych oddělil chyby v přepínání stavů OpenGL a chyby v samotném shaderu. Po úspěšném dokončení vývoje shaderu pro přímé zastínění bodu okolím bude v nástroji VRUT vytvořen vykreslovací modul s názvem ssdorenderer, do kterého bude tato otestovaná metoda přenesena. Modul musí, tak jako celá aplikace VRUT, být spustitelný jak na operačním systému Windows, tak i Linux. A to jak v 32 tak i v 64 bitové verzi. Díky čemuž v něm nemůže být použita spousta pomocných knihoven specifikovaných pouze pro konkrétní operační systém. Požadavek zadavatele je také nepoužívat zbytečně mnoho externích knihoven a tak budeme vycházet z již použitých knihoven OpenGL, GLEW(The OpenGL Extension Wrangler Library) a wxwidgets. Samotné shadery budou psány v jazyce GLSL(OpenGL Shading Language). Tyto jsou načítány a kompilovány až při samotném spuštění aplikace. Vše si obstarávají ovladače dané grafické karty, a proto jsou také použitelné na všech platformách. 3.2 Podpora vykreslování v systému VRUT Základní třída pro vykreslování scén v systému VRUT je RenderGlModule, na které je postaven i hlavní vykreslovací modul rendergl. Tato třída zajišťuje kom- 21

38 22 KAPITOLA 3. ANALÝZA A NÁVRH IMPLEMENTACE Obrázek 3.1: Ukázka systému VRUT pletní vykreslování veškeré podporované geometrie a materiálů. Systém podporuje celou řadu materiálů, které mohou obsahovat i shadery. Jedním z požadavků zadavatele bylo, aby veškeré vykreslovací moduly používaly co možná nejvíce funkcí a definicí třídy RenderGlModule. Tedy každý vykreslovací modul dědí tuto třídu, a měl by co nejvíce využívat její funkce a procedury. Je to hlavně proto, aby bylo možné jakékoliv změny pro příkazy OpenGL provést pouze ve třídě RenderGlModule a ostatní vykreslovací moduly tyto změny jednoduše zdědily. Z tohoto důvodu si nejprve analyzujeme pro nás důležité části této třídy a navrhneme potřebné změny pro to, abychom mohli využít co nejvíce jejich částí RenderGlModule Jako první je při vykreslení aktivní načtené scény volána funkce pro inicializaci. Zde se provádí nastavení OpenGL stavů, kontrola podpory hardwarových rozšíření, a pokud jsou podporovány FBO (Frame buffer object), tak jejich nastavení. Všechna tato volání budou potřebné i v modulu ssdorenderer. Pouze je potřeba doplnit inicializaci knihovny GLEW a dalších použitých FBO. Funkce volaná pro vykreslování vždy kontroluje inicializaci, zda byla úspěšně provedena a případně ji znovu vyvolá. V další fázi je prováděna kontrola parametrů aktuální scény a jejich případná aktualizace. Pokud neexistuje aktivní scéna, nebo pokud nemá požadované parametry, jako například definovanou kameru, vykreslovací funkce končí. Dále se nastaví projekční a modelovací matice a je zavolána funkce scény, která dle aktuální kamery ve scéně rozdělí celou scénu na čtyři části.

39 3.2. PODPORA VYKRESLOVÁNÍ V SYSTÉMU VRUT 23 Obrázek 3.2: Rozdělení scény na vykreslované celky Vykreslení scény Uzly scény jsou rozděleny na uzly s neprůhlednými objekty, průhlednými objekty, a nebo objekty reflektujícími. Toto rozdělení je velice důležité pro samotné vykreslení, protože pro vykreslení každé skupiny je potřeba jiného nastavení OpenGL stavů. Je potřeba také dodržet správné pořadí při vykreslování. Ještě zbývá poslední čtvrtá skupina uzlů scény, kde jsou objekty neviditelné z aktuální kamery a ty není potřeba vykreslovat. Nyní nastává fáze samotného vykreslení viditelných objektů ve scéně. Jako první jsou vykreslovány reflektující objekty. Pro tyto speciální objekty je třeba vykreslit vždy pro každý objekt znovu celou scénu, a to z pohledu daného objektu. Výsledný obraz je pak potřeba v závislosti na poloze kamery správně namapovat na reflektující objekt. Vykreslení jednoho reflektujícího objektu je tak velice náročné. Ovšem v reálných scénách takových objektů není velké množství, a proto zásadněji neovlivňuje rychlost celého vykreslovacího modulu. V dalším kroku se vykreslí všechny uzly scény obsahující pouze neprůhledné materiály, a potom všechny uzly s průhlednými materiály. Na závěr vykreslíme pozadí, pokud existuje, a text vkládaný do scény Antialiasing Třída RenderGlModule nabízí možnost spustit antialiasing (neboli vyhlazování hran), pokud hardware, na kterém je systém spuštěn, umožňuje použití frame buffer objects a zároveň podporuje hardwarové rozšíření (GL_EXT_packed_depth_stencil) pro uložení v jedné textuře jak pamět hloubky, tak i paměť šablony. Pokud tohle všechno hardware podporuje, můžeme zvolit jednu ze dvou technik pro antialiasing. Tyto techniky musí být opět podporovány hardwarem. První technika je použití vícenásobného vzorkování a druhá je testování pokrytí. Před samotným vykreslením geometrie scény se aktivuje patřičně nastavený FBO, do kterého je vše vykresleno. Poté se výsledný obraz, uložený v paměti barev jako textura, mapuje na obdélník, který je přes celé okno a tím se vykreslí výsledný obraz.

40 24 KAPITOLA 3. ANALÝZA A NÁVRH IMPLEMENTACE Obrázek 3.3: Vykreslení objektu bez antialiasingu (nalevo) a s antialiasingem (napravo) RenderTarget Jelikož jsou pro vykreslování v různých modulech hojně používány FBO, tak je pro ně v jádru systému vyvinuta třída pro jejich správu. Tou je právě třída RenderTarget. Jelikož třída podporuje vše potřebné i pro modul ssdorenderer, bude ji také hojně využívat. Třída obstarává jak samotnou inicializaci dle specifikovaných parametrů, tak jednoduchou aktivaci a deaktivaci. Obstarává správu přiřazených textur, a to jak inicializaci, tak i při zrušení objektů jejich správné odstranění. Podporuje také přidání vykreslovací paměti (render buffer) a opět veškerou správu všech přiřazených textur. Při změně rozlišení okna lze snadno zavoláním patřičné funkce provést přenastavení rozlišení všech přiřazených textur Mapa okolí Metoda přímého zastínění v obrázku vyžaduje pro správný výpočet mapu prostředí. V systému VRUT je nyní implementována pouze mapa okolí pro daný uzel scény. Tato mapa může být sférického typu, nebo typu okolní krychle. Pro druhý případ je ale nyní podporováno pouze načtení jedné textury, která je použita pro všechny stěny krychle. Tento stav je pro modul ssdorenderer nevyhovující a bude třeba jej doplnit a rozšířit. V první řadě je třeba přidat nový typ uzlu scény, který bude definovat globální mapu okolí pro celou scénu. Bude to uzel BackgroundNode. Uzel nepotřebuje žádnou geometrii, bude obsahovat pouze odkaz na materiál. Třída Material, která obsahuje veškeré potřebné a podporované typy materiálu, bude muset být doplněna o správnou definici textur pro krychlovou mapu okolí. Nynější krychlová mapa okolí

41 3.3. VÝPOČET ZASTÍNĚNÍ 25 s jednou texturou pro všechny stěny bude doplněna o definici ostatních stěn samostatnými texturami. Pro tyto účely bude třeba doplnit i třídu Image pro samotné načítání textur. Další potřebnou změnou bude doplnění importérů scén. Systém VRUT nyní disponuje několika moduly pro načítání a ukládání různých formátů scén. Jako hlavní a nejvíce využívaný je brán modul pro načítání scén formátu FHS. Je to formát komerčního software Virtual Design 2 (VD2), který byl hojně využíván v automobilovém průmyslu. Dalším, a v dnešní době mnohem rozšířenějším formátem pro 3D scény, je formát pro virtuální realitu VRML (Virtual Reality Modeling Language). Tento formát sice nemá takové možnosti jako formát FHS, ale za to je velice rozšířený a ve spoustě komerčních nástrojů pro 3D modelování dostupný. V aktuální implementaci modulu pro import a export scén formátu VRML bohužel není podpora pro pozadí implementována. Samotný formát VRML však tuto vlastnost podporuje, a to definicí uzlu Background, ve kterém jsou odkazy na textury pro všech šest stěn krychle. Proto jsem se rozhodl o doplnění tohoto modulu o podporu načítání textur okolí. Ve scéně tak bude po těchto úpravách nově uzel BackgroundNode, který bude obsahovat materiál s krychlovou globální mapou okolí. Doplněna bude také třída RenderGlModule pro správné vykreslení pozadí definovaného v uzlu BackgroundNode, který bude obsahovat materiál s šesti texturami. Ty budou mapovány na vykreslenou krychli. 3.3 Výpočet zastínění Výpočet stínů ve scéně pomocí metody přímého zastínění v prostoru obrázku se provádí na GPU, a to hlavně ve fragment shaderu. Díky potřebným parametrům pro výpočet, jako je textura hloubky a textura normál, je třeba výpočet zastínění rozdělit do několika dílčích kroků. V prvním kroku potřebujeme získat všechny potřebné parametry pro výpočet stínu. To jsou hlavně hloubková a normálová mapa. V dalším kroku s pomocí hodnot získaných v předchozím kroku vypočteme samotné zastínění bodů ve scéně. V posledním kroku aplikujeme výsledné textury a vykreslíme scénu včetně vypočtených stínů. Tento poslední krok by se mohl spojit s předchozím a vykreslit výsledný obraz rovnou v kroku dva, ale pro další důvody, jako například aplikace rozostření stínů, bude vhodnější kroky rozdělit Před-výpočet Jak jsem již uvedl, pro samotný výpočet zastínění je potřeba znát hloubku všech vykreslených bodů v obraze a také normály v těchto bodech. Hloubkovou mapu lze získat jednoduše vykreslením scény a následným kopírováním hloubkové paměti. Stejný způsob bohužel nelze použít i pro mapu normál. Tu lze získat pouze ve vertex procesoru a neexistuje pro ni žádné hardwarové rozšíření. Proto musíme použít shader, ve kterém si pro každý bod obrazu zaznamenáme aktuální normálu.