Este trabalho apresenta o V-Mask, uma abordagem híbrida e conservativa utilizando Bitmasks para visibilidade volumétrica em smartphones. Híbrida porque compreende uma estrutura hierárquica de particionamento espacial e os algoritmos de visibilidade view frustum culling e occlusion culling,...

Este trabalho apresenta o V-Mask, uma abordagem híbrida e conservativa utilizando Bitmasks para visibilidade volumétrica em smartphones. Híbrida porque compreende uma estrutura hierárquica de particionamento espacial e os algoritmos de visibilidade view frustum culling e occlusion culling, especialmente adaptados para operações de bits sobre a estrutura de particionamento espacial V-Mask Tree, a qual é responsável pelo mapeamento de regiões e objetos utilizando bitmasks. Conservativa porque polígonos totalmente ou parcialmente visíveis são enviados ao pipeline de renderização (embora, polígonos completamente invisíveis também podem ser enviados). Além disso, para a determinação da visibilidade exata, o V-Mask se beneficia, sempre que possível, da existência de algum algoritmo implementado em nível de hardware, que opere no espaço da imagem, tal como o z-buffer, disponível em quase todos os processadores gráficos modernos.
V-Mask trata a visibilidade a partir do ponto de observação, com obstrutores potenciais posicionados em qualquer direção. A visibilidade dos objetos é determinada rapidamente, a partir de um mapa de regiões. Esse mapa pode ser carregado a partir de dados pré-processados ou pode ser calculado, em tempo de execução, a partir de obstrutores selecionados. Em particular, o algoritmo de occlusion culling implementado no V-Mask seleciona obstrutores potenciais para projetar volumes de sombra. Esses obstrutores podem ser indicados pela aplicação em tempo de execução, permitindo o uso do algoritmo em cenas dinâmicas.
V-Mask discretiza o espaço em voxels, o que permite mapear regiões complexas de visibilidade, tais como ambientes internos com saídas e corredores, ou ambientes externos urbanos com edifícios e ruas. Internamente, esses voxels são representados com bitmasks que, além de reduzirem o consumo de memória, propiciam testes de visibilidade otimizados com operações de bits, no lugar de cálculos com ponto flutuante.
Para analisar o desempenho do V-Mask, um número significativo de testes foram realizados em ambientes gráficos contendo objetos com características geométricas e de movimento variadas, comprovando a sua eficácia perante algumas outras abordagens conhecidas.
Palavras-chave: Visibilidade Volumétrica, Bitmasks, Smartphones.

This work presents V-Mask, a hybrid and conservative approach using bitmasks for volumetric visibility in smartphones. It is hybrid because it combines a hierarchical spatial partitioning structure, named V-Mask Tree, which is responsible for mapping regions and objects using bitmasks, with the...

This work presents V-Mask, a hybrid and conservative approach using bitmasks for volumetric visibility in smartphones. It is hybrid because it combines a hierarchical spatial partitioning structure, named V-Mask Tree, which is responsible for mapping regions and objects using bitmasks, with the visibility algorithms view frustum culling and occlusion culling, specially adapted for bitwise operations over the V-Mask Tree. It is also conservative because totally or partially visible polygons are sent to the rendering pipeline (although, completely invisible polygons can also be sent). Moreover, for exact visibility determination, V-Mask takes advantage, when possible, of some existing algorithm in hardware that operates in image-space, such as z-buffer, available in almost all modern graphic processors.
V-Mask handles visibility from the viewpoint, with potential occluders positioned in any direction. Object visibility is quickly determined based on a region map. This map can be loaded from pre-processed datasets or computed in runtime, using selected occluders. In particular, the occlusion culling algorithm implemented in V-Mask projects shadow volumes from selected potential occluders. These occluders can be determined by the application in runtime, allowing the algorithm to be used in dynamic scenes.
V-Mask discretizes the space into voxels, which allows visibility mapping of complex regions, such as indoor environments with exists and hallways, or outside urban environments with buildings and streets. Internally, these voxels are stored as bitmasks that, besides reducing the memory consumption, enable optimized visibility tests with bitwise operations, instead of using floating point calculations.
To analyze V-Mask performance, a considerable number of tests were performed in graphical environments containing objects with varied geometric and motion features, proving its effectiveness against some other known approaches.
Keywords:Volumetric Visibility, Bitmasks, Smartphones.

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