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面向移动端的渐进网格简化算法
褚苏荣, 牛之贤, 宋春花, 牛保宁
计算机应用
2020, 40 (3):
806-811.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019071163
针对现有渐进网格（PM）简化算法在网格高度简化时无法保持模型关键特征、简化速度慢、无法适应多种模型等问题，提出一种以可变参数结合二次误差和类曲率特征度的边折叠算法（QFVP），用于构建面向移动端的渐进网格。首先，该算法通过设置可变参数
w，调整二次误差和类曲率特征度在边折叠误差中的相对大小，提升了算法的简化质量，扩大了算法的适用范围；其次，训练了一个误差反向传播（BP）神经网络，用于确定模型
w值；再次，提出了边折叠过程中法向量线性估算法，提高算法简化速度，与Gouraud估算法相比，平均缩短网格简化时间23.7%。对比实验显示，QFVP简化生成渐进网格的基网格整体误差小于二次误差度量（QEM）算法和Melax算法；简化时间比QEM算法平均延长7.3%，比Melax算法平均缩短54.7%。
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