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文檔簡介
1、隨著科技的快速發(fā)展,如今大型復(fù)雜的三維模型已經(jīng)十分常見,這些模型的數(shù)據(jù)量龐大,給存儲、傳輸、顯示與渲染帶來很大難題?,F(xiàn)有的模型簡化算法在簡化過程中,一旦需要極度減少模型頂點和三角形網(wǎng)格時大多無法保持原有模型的重要細(xì)節(jié)特征。因此,本文結(jié)合近年來國內(nèi)外模型簡化算法,在基于二次誤差度量的模型簡化算法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),力圖在極度簡化模型的過程中,保持原始模型的結(jié)構(gòu)特征。
針對現(xiàn)有模型表面的網(wǎng)格簡化算法容易出現(xiàn)過度簡化的問題,本文在基于Q
2、EM的邊折疊算法基礎(chǔ)上作出改進(jìn)。在保持原始模型重要結(jié)構(gòu)特征的情況下,盡可能的刪除模型表面網(wǎng)格的頂點和三角形網(wǎng)格,用簡化后的模型替代復(fù)雜的原始模型來顯示,實現(xiàn)模型的快速繪制。改進(jìn)后的QEM算法引入平面代理的概念,平面代理在之后的誤差測量與結(jié)構(gòu)保護(hù)規(guī)則中起重要的作用。對原始QEM算法中的誤差度量部分進(jìn)行改進(jìn),提出一種由內(nèi)部誤差和邊緣誤差混合的誤差測量方法。在模型邊角檢測中,引入最大簇和目擊者概念來保護(hù)模型邊角特征,并對會改變原始模型結(jié)構(gòu)特征
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