Das Virtual Prototyping moderner Kfz-Scheinwerfer erfolgt heute zunehmend auf der Basis virtueller Nachtfahrten in einem Fahrsimulator. Die realitätsnahe Darstellung der Ausleuchtung des Straßenraums im Nachtfahrsimulator erfordert Beleuchtungsmodelle, welche den großen Kontrastumfang der nächtlichen Szenerie sehr detailliert darstellen. Die Basis hierfür bilden so genannte High Dynamic Range (HDR)-Beleuchtungsmodelle, die selbst feinste Kontrastunterschiede auflösen und detailliert abbilden. HDR-Beleuchtungsmodelle bilden einen Helligkeitsumfang ab, der den realen Lichtverhältnissen entspricht. Daher können sie durch bestehende Projektionstechnologie nur sehr ungenau wiedergegeben werden. Für das Rendering von HDR-Szenen wird somit als zusätzlicher Verarbeitungsschritt eine Tonwertanpassung (engl. tone mapping) erforderlich, welche den Kontrastumfang jedes Einzelbildes der Simulation auf den gerätespezifischen Kontrastumfang der verwendeten Projektionshardware abbildet. Es wird ein Verfahren zur lokalen Tonwertanpassung beschrieben, das für interaktive Anwendungen geeignet ist. Im Rahmen des Verfahrens wurden bestehende Ansätze zum lokalen Tone Mapping mit Hilfe von GPU-basierten effizienten Berechnungsverfahren beschleunigt. Vier GPU-basierte Tone Mapping-Module wurden auf der Basis von GLSL (Shader-Technologie), CUDA (allgemeine Programmiersprache für GPUs) und einer Kombination von beiden entwickelt. Zur Unterstützung der Entwicklung der Tone Mapping-Module wurde die Prototyping Plattform TMStudio entwickelt. Die Performance-Analyse in TMStudio ergab, dass der hybride Tone Mapping-Ansatz auf der Basis einer kombinierten Implementierung in GLSL und CUDA die besten Resultate in Bezug auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit und Speicherbedarf ergibt. Der hybride Ansatz erscheint daher vielversprechend für die Integration in den Nachtfahrsimulator.


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    Titel :

    GPU-basiertes lokales Tone-Mapping für Nachtfahrsimulationen


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2013


    Format / Umfang :

    16 Seiten, 7 Bilder, 21 Quellen



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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