基于二次误差度量的大型网格模型简化算法

摘要：

针对传统网格模型简化算法无法处理尺寸大于内存容量的网格模型的问题,提出一种改进的基于二次误差度量的大型网格简化算法.在经典二次误差度量(quadric error metric,QEM)算法的基础上,改进算法引入顶点法向量夹角与边长作为权值,以及基于八叉树的模型划分策略.实验结果表明,该算法能够完成大型网格模型的简化,并且在简化过程中很好地保持了原模型的细节特征.

关键词：网格简化、二次误差度量、边折叠、顶点法向量、八叉树、特征保持

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金："核高基"重大专项基金项目2009ZX01038-002-002-2;教育部新世纪优秀人才支持计划基金项目教技司[2008] 274号;科技部"原创动漫软件开发技术人才"计划扶持基金项目2009-593

在线出版日期：2013-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3158-3162