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一種保持特征的高質(zhì)量網(wǎng)格簡(jiǎn)化算法

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  針對(duì)目前網(wǎng)格簡(jiǎn)化算法在將三維模型簡(jiǎn)化到較低分辨率時(shí),網(wǎng)格模型的細(xì)節(jié)特征丟失、網(wǎng)格質(zhì)量不佳的問(wèn)題,提出一種保持特征的高質(zhì)量網(wǎng)格簡(jiǎn)化算法。引入頂點(diǎn)近似曲率的概念,并將其與邊折疊的誤差矩陣結(jié)合,使得簡(jiǎn)化模型的細(xì)節(jié)特征在最大限度上得到保持。同時(shí)分析簡(jiǎn)化后三角網(wǎng)格的質(zhì)量,對(duì)三角網(wǎng)格作局部?jī)?yōu)化處理,減少狹長(zhǎng)三角形的數(shù)量,提高簡(jiǎn)化模型的網(wǎng)格質(zhì)量。使用Apple模型和Horse模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并與一種經(jīng)典的基于邊折疊的網(wǎng)格簡(jiǎn)化算法以及其改進(jìn)算法之一進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,兩種對(duì)比算法三角網(wǎng)格分布過(guò)于均勻,局部細(xì)節(jié)模糊不清,而所提算法的三角網(wǎng)格在曲率大的區(qū)域稠密,在平坦處稀疏,細(xì)節(jié)特征清晰可辨;簡(jiǎn)化模型的幾何誤差的數(shù)量值與兩種對(duì)比算法處于同一數(shù)量級(jí);所提算法的簡(jiǎn)化網(wǎng)格的平均質(zhì)量遠(yuǎn)高于兩種對(duì)比算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在不擴(kuò)大幾何誤差的情況下,所提算法不僅具有較強(qiáng)的細(xì)節(jié)特征保持能力,而且簡(jiǎn)化模型的網(wǎng)格質(zhì)量較高,視覺(jué)效果較好。

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