文献综述(或调研报告):
本课题主要涉及三维网格模型的简化算法,本节将对现下流行的各种算法和研究现状做一个陈述。
(一)网格简化算法的研究现状
随着科学技术的进步,在计算机图形学、虚拟现实、计算机辅助设计技术、地理信息系统、医学图像系统等领域所构造和使用的模型越来越精细、越来越复杂,这些复杂的模型动辄就产生数以百万计的面片,而斯坦福大学的数字米开朗基罗计划(digital Michelangelo project)中著名的大卫(David)雕像的三角面片更是高达20亿。这些复杂的模型对计算机的存储容量、处理速度、绘制速度、传输效率等都提出了很高的要求。然而在很多情况下,高分辨率的模型并不总是必要的,模型的准确度以及需要处理的时间也要有一个折衷,因此必须用一些相对简单的模型来代替原始模型,这就是对模型进行简化。模型化简是指在保持原模型几何形状不变的前提下,采用适当的算法减少该模型的面片数、边数和顶点数。化简对于几何模型的存储、传输、处理,特别是对实时绘制有着重要的意义。早在20世纪70年代,就有学者讨论网格模型的化简问题,然而直到90年代以后,网格化简才得到深入的研究,并有了很多成功的应用。网格化简算法分类有多种,此处具体分为静态和动态两种。
1、静态化简
1.1顶点聚类法
顶点聚类方法首先用一个包围盒将原始模型包围起来,然后通过空间划分将包围盒分成若干个区域,这样,原始模型的所有顶点就分别落在这些小区域内,将区域类的顶点合并成一个新顶点,再根据原始网格的拓扑关系对这些新顶点进行三角化,就得到简化模型。这是一种通用的不保持拓扑结构的简化算法,它可以处理任意拓扑类型的网格模型,且速度较快。由于这个方法是将模型的包围盒均匀分割,所以无法保持那些大于分割频率的特征。同时新顶点的生成只是采取简单的加权平均,而没有较好的误差控制,因此这种方法生成模型的质量不高。
1.2区域合并法
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