KD tree
AABB 를 이용해서 계층적으로 이진트리로 공간을 분할하는 구조
모든 노드가 k차원 점인 이진 트리
모든 리프 노드는 암시적으로 공간을 반평면의 두 부분으로 나누는 분할 초평면을 만드는 것으로 생각할 수 있다
k차원 공간의 점들을 구조화 하는 공간 분할 자료 구조
교차검사는 매우 빠르지만 즉 렌더링 성능은 가장 좋지만, 트리 생성시간이나 수정시간이 매우 오래 걸려서 동적인 물체에 대해서는 BVH 가 더 사용된다
K-D Tree
Creator
Creator
Seonglae ChoCreated
Created
2021 Jul 24 16:24Editor
Editor
Seonglae ChoEdited
Edited
2024 Jul 27 16:22Refs
Refs
