面向移动端的渐进网格简化算法

• 作者: 宋春花 牛之贤 牛保宁 褚苏荣
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 渐进网格 网格简化 二次误差 边折叠 Hausdorff距离 误差反向传播神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与多媒体计算
• 页码范围: 806-811
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7331字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019071163

摘要

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％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛保宁	太原理工大学信息与计算机学院	37	146	5.0	11.0
2	牛之贤	太原理工大学信息与计算机学院	14	74	4.0	8.0
3	宋春花	太原理工大学信息与计算机学院	11	9	1.0	2.0
4	褚苏荣	太原理工大学信息与计算机学院	1	0	0.0	0.0