Abstract We introduce a novel approach for supporting fully interactive non-linear spatio-temporal exploration of massive time-varying rectilinear scalar volumes on commodity platforms. To do this, we decompose each frame into an octree of overlapping bricks. Each brick is further subdivided into smaller non-overlapping blocks compactly approximated by quantized variable-length sparse linear combinations of prototype blocks stored in a learned data-dependent dictionary. An efficient tolerance-driven learning and approximation process, capable of computing the tolerance required to achieve a given frame size, exploits coresets and an incremental dictionary refinement strategy to cope with datasets made of thousands of multi-gigavoxel frames. The compressed representation of each frame is stored in a GPU-friendly format that supports direct adaptive streaming to the GPU with spatial and temporal random access, view-frustum and transfer-function culling, and transient and local decompression interleaved with ray-casting. Our variable-rate codec provides high-quality approximations at very low bit-rates, while offering real-time decoding performance. Thus, the bandwidth provided by current commodity PCs proves sufficient to fully stream and render a working set of one gigavoxel per frame without relying on partial updates, thus avoiding any unwanted dynamic effects introduced by current incremental loading approaches. The quality and performance of our approach is demonstrated on massive time-varying datasets at the terascale.

中文翻译：

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基于对学习字典的可变比特率稀疏表示的大规模时变直线标量体积的交互式时空探索

摘要 我们介绍了一种支持商品平台上大量时变直线标量的完全交互式非线性时空探索的新方法。为此，我们将每一帧分解成一个由重叠砖块组成的八叉树。每个砖块进一步细分为较小的非重叠块，通过存储在学习的数据相关字典中的原型块的量化可变长度稀疏线性组合紧凑地近似。一个有效的容差驱动的学习和近似过程，能够计算实现给定帧大小所需的容差，利用核心集和增量字典细化策略来处理由数千个多 gigavoxel 帧组成的数据集。每个帧的压缩表示都以 GPU 友好的格式存储，该格式支持通过空间和时间随机访问、视锥和传递函数剔除以及与光线投射交错的瞬态和局部解压缩到 GPU 的直接自适应流。我们的可变速率编解码器以极低的比特率提供高质量的近似值，同时提供实时解码性能。因此，当前商用 PC 提供的带宽证明足以在不依赖部分更新的情况下完全流式传输和渲染每帧一个千兆像素的工作集，从而避免当前增量加载方法引入的任何不需要的动态效果。我们的方法的质量和性能在万亿级的大量时变数据集上得到了证明。视锥体和传递函数剔除，以及与光线投射交错的瞬态和局部减压。我们的可变速率编解码器以极低的比特率提供高质量的近似值，同时提供实时解码性能。因此，当前商用 PC 提供的带宽证明足以在不依赖部分更新的情况下完全流式传输和渲染每帧一个千兆像素的工作集，从而避免当前增量加载方法引入的任何不需要的动态效果。我们的方法的质量和性能在万亿级的大量时变数据集上得到了证明。视锥体和传递函数剔除，以及与光线投射交错的瞬态和局部减压。我们的可变速率编解码器以极低的比特率提供高质量的近似值，同时提供实时解码性能。因此，当前商用 PC 提供的带宽证明足以在不依赖部分更新的情况下完全流式传输和渲染每帧一个千兆像素的工作集，从而避免当前增量加载方法引入的任何不需要的动态效果。我们的方法的质量和性能在万亿级的大量时变数据集上得到了证明。同时提供实时解码性能。因此，当前商用 PC 提供的带宽证明足以在不依赖部分更新的情况下完全流式传输和渲染每帧一个千兆像素的工作集，从而避免当前增量加载方法引入的任何不需要的动态效果。我们的方法的质量和性能在万亿级的大量时变数据集上得到了证明。同时提供实时解码性能。因此，当前商用 PC 提供的带宽证明足以在不依赖部分更新的情况下完全流式传输和渲染每帧一个千兆像素的工作集，从而避免当前增量加载方法引入的任何不需要的动态效果。我们的方法的质量和性能在万亿级的大量时变数据集上得到了证明。