【摘 要】
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在计算机图形领域,一个三维图形是由大量的多边形网格组成,三维图形越逼真,所需的多边形网格数目就越多,图形的拓扑结构就越复杂,对图形的处理难度也就越大.针对图形领域应用
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在计算机图形领域,一个三维图形是由大量的多边形网格组成,三维图形越逼真,所需的多边形网格数目就越多,图形的拓扑结构就越复杂,对图形的处理难度也就越大.针对图形领域应用的场景的不同,需要图形的复杂度也不一样,但是现有的网格模型曲面简化算法在较小的时间复杂度的同时,牺牲了聚类后的简化质量,得到的结果往往并不是最理想的简化结果.本文提出了一种新的基于面聚类的网格聚类简化算法.该算法利用最远测地距自适应划分取得采样点,在采样点的基础上,利用区域增长的方法进行聚类,在聚类的过程中,利用PCA算法和KMeans算法使得簇的边缘比较紧实.在不改变原模型曲面拓扑结构的基础上,大大降低模型计算的复杂度.该算法实现的过程比较简单,速度快且能根据输入的采样点决定简化后图形的网格数目.在保证时间复杂度较小的同时,还能很好地保持图形的边界特征.
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