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TU Berlin

Inhalt des Dokuments

Computer Graphics 2 (SS2009)

0433 L 357
Instructor:
Prof. Dr. Marc Alexa
Contact



Course structure:
Integrated event (IV) - 4 SWS
Room:
MA 041
Date:
Thursday   2pm  -  4pm  
Start : 16 Apr 2009
Topics:
Modeling
  • Parametric curves and surfaces
  • Implicit curves and surfaces
Triangular meshes
  • Compression
  • Simplification
  • Multiresolution models
Comments:
Modul CG2 - Modeling in Computer Graphics

Prerequisites

  • Programming skills in an oo-language
  • Algorithms and data structures
  • OpenGL
  • Linear Algebra
  • Analysis

News

  • 05. May: Grouping of attendants available
  • 11. May: Benchmarking results available - thanks to all participants for your amazing contributions!
  • 11. May: Grading of exercise 1 available
  • 02. June: Grading of exercise 2 available
  • 22. June: Grading of exercise 3 available
  • 06. July: The exam will take place on July 16th, room MA041, 2pm
  • 13. July: The 2005 CG2 exam for preparation
  • 13. July: The final list of homework gradings is available

Exercise 4: Simplification and Subdivison of Triangle Meshes

Lupe
  • Due: 09. July 2009

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Exercise 3: Approximation and polygonization of implicit surfaces

Lupe
  • Due: 18. June 2009
  • Caveat: Normals of the horse, hound, rhino and snail dataset need to be flipped.

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Exercise 2: Approximation of heightfields

Lupe
  • Due: 28. May 2009
  • The technical report about least squares, weighted least squares and moving least squares by A. Nealen might be helpful for solving the exercise.
  • We suggest using the Newmat10 library for solving the linear systems occuring in this exercise.

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Exercise 1: Hierarchical Spatial Datastructures

Lupe

Due: 07. May 2009

Your implementation should be able to easily handle the files in pointdata_small.zip. Please also experiment with the data in pointdata_large.zip, your implementation should be able to handle this file in a reasonable amount of time.

Additional large models can be downloaded from e.g. the Stanford 3D Scanning Repository or the AIM@SHAPE Shape Repository

We ask all students to participate in the benchmarking competition where we are looking for the fastest implementation of a spatial datastructure. You are free to implement whatever datastructure you want -- your implementation should only be able to work with the benchmarking framework provided below.

I am posting my results (measured on 2.8GHz Xeon, using a basic kdTree) for the dragon benchmark (roughly 0.5 million points, k=20, radius=1.0):

taktlos:benchmark mathias$ benchmark benchmarks/dragon.bench
Loading benchmark (benchmarks/dragon.bench)...done.
Loading off file...2602 ms
Constructing spatial datastructure...358 ms
Running 5000 kNearest queries...43 ms, 0.0086 ms average
Running 5000 inRadius queries...36 ms, 0.0072 ms average

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Resources

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Slides

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