基于离散曲率的二次误差测度网格简化算法 (2010年)

简介：
本文提出了一种基于离散曲率的二次误差测度网格简化算法，旨在高效地减少3D模型网格数量的同时保持其视觉特征。通过精确计算顶点移除时产生的几何误差，该方法能够自适应地保留模型的关键细节，提供高质量的简化结果。 在进行医学图像的三维重建过程中会产生大量的三角面片数据，这严重影响了三维重建的速度。为此，提出了一种基于离散曲率的二次误差度量网格简化算法。该算法通过引入顶点离散曲率来优化代价函数，并利用这个改进后的代价函数作为顶点对合并顺序的标准，从而更好地保留原始模型中的细节特征。同时，通过对模型中关键特征点和特征线权重的调整，在简化过程中能够较好地保持这些重要元素。 实验对比分析显示，该算法不仅提升了图像质量，还有效地维护了原模型的独特图形特性。