Mobil grafikler için Gaussian karışım modeli kullanarak gerçek zamanlı görüntüleme

Abstract

Bu tezde, mobil cihazlar için gerçek-zamanlı çevresel ışıklandırma uygulaması geliştirdik ve Gaussian Karışım Modeli (Gaussian Mixture Model, GMM) kullanarak çevresel ışıklandırmanın düşük-güçlü mobil grafik işlemci ünitelerinde (Graphics Processing Unit, GPU) de mümkün olabileceğini gösterdik. Uygulamamızda çift-yönlü yansıma dağılım fonksiyonlarının (Bidirectional Reflectance Distribution Function, BRDF) parametreleri değiştirilerek istenilen yönbağımlı ve yönbağımsız materyallerin gerçek-zamanlı olarak görüntülenmesi sağlanmıştır. GMM yöntemimizi mobil grafikler için uygun olacak şekilde de genişlettik. GMM yöntemimiz yönbağımlı ve yönbağımsız BRDF'leri, beklenti maksimizasyonu (Expectation Maximization, EM) kullanılarak yerleştirilmiş küresel Gaussian (Spherical Gaussians, SG) ile ifade ederek, gerekli SG sayısını kabul edilebilir bir sayıya indirir. Tahminlemeden kaynaklanan hataları azaltmak için, GPU tarafından oluşturulan MIP-mapleri kullanarak çevreyi filtreleriz. MIP-maplerin seviyeleri SG'lerin genişlikleri ile verimli bir şekilde hesaplarız. Sonuçlar doğrultusunda yönbağımlı ve yönbağımsız yansımaların gerçek-zamanlı olarak GMM yöntemimiz ile mobil cihazlar üzerinde de görüntülenebileceği gösterilmiştir.In this thesis, we developed a real-time global illumination application for mobile devices and we show that, real-time rendering technique using Gaussian Mixture Model (GMM) for environment lighting is possible even with a low-power mobile graphics processing unit (GPU). With our implementation, isotropic and anisotropic materials can be visualized in real-time by changing the parameters of Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF). We extend our GMM method to mobile graphics. Our GMM technique represents isotropic and anisotropic BRDFs using sum of Spherical Gaussians (SG) fitted by Expectation Maximization (EM) algorithm, which provide an accurate approximation with acceptable number of lobes. To suppress the approximation errors, we use GPU generated MIP-maps for filtering environment maps. MIP-mapped lookup is calculated by the size of SG lobes to make filtering more efficiently. Based on the results, it is shown that both isotropic and anisotropic reflectances can be handled in real-time on mobile phones using our GMM technique.