可视媒体已经成为信息处理和信息资源建设的主体。可视媒体的智能处理是数字生活与经济发展等重大需求中的共性技术。移动图形计算作为可视媒体的主要内容之一，成为无线网络和图形学高速发展产生的新研究领域。随着无线网络的稳步发展、数字媒体应用的丰富，以及移动设备的普及，新兴的数字媒体终端在快速发展，如：手机、PDA等，移动三维图形的需求也随之迅速增长，所涉及到的产品、应用众多，移动可视媒体已经成为移动用户亟需的媒体内容。如何通过移动终端进行可视媒体的处理成为移动可视媒体产业发展的瓶颈问题，是移动图形计算技术领域新的挑战。任意网格的三维几何模型，由于模型数据占用了巨大的存储空间，使模型数据很难在网络上传输。以往的三维图形简化与压缩算法多数关注的是模型压缩的效率与精度，而忽略简化后模型重建的速度，其算法仅考虑在尽可能保持原始模型特征的情况下，最大限度地减少原始模型的顶点和三角形数目。以往的方法不能满足移动环境下应用的特定需求：(1)由于无线网络带宽和移动终端设备显示分辨率的限制，对三维图形的精度要求相对较低，而对图形显示的速度要求较高，(2)移动用户要求实时性较强，等待完整的图形数据传输后再显示已经不能满足需求，故需要在线实时图形数据的传输。 针对移动设备的特点和移动网络的需求，为解决移动可视媒体的无线传输与快速渲染等问题，展开了3D图形的压缩与渐进传输方法的研究，其主要研究内容和贡献体现在以下几个方面： 面向移动3D图形的逆Loop细分几何模型简化算法研究。通过对逆Buttefly细分算法的分析，提出了一种基于改进Loop细分的几何模型简化算法。将稠密的几何模型网格，通过反复操作三个步骤：顶点分裂、奇点预测和重新三角化，生成由稀疏的基网格和一系列偏移量组成的渐进网格。在奇点预测过程中，将改进Loop细分模板作为预测器，由于Loop细分相关联的顶点数目少，提高了几何模型简化和重建的速度，生成渐进网格易于在无线网络上渐进传输，并可在移动终端上进行图形的无损重建。移动3D图形嵌入式编码压缩的方法研究。利用逆细分简化算法对三维几何模型进行了分解，构建图形小波树结构，实现了消除冗余数据和不重要的几何信息。三维几何模型的三角网格经过逆Loop细分简化后，生成由了渐进网格，每简化一次，网格的顶点和三角形的数目各减少75％，但由于减少的奇点数目与增加的偏移量数目相等，故网格的压缩效果并不理想。经三次简化后的渐进网格与简化前的网格压缩比约45.31％，压缩效率较低。将基于小波变换的图像编码压缩方法思想拓展到三维图形的嵌入式编码设计中，提出了基于三维模型的嵌入式图形编码压缩算法，使得算法的压缩效率提高了3倍以上。 移动可视流媒体自适应传输的中间件架构和传输方法研究。由于移动终端设备的分辨率不同，对三维模型要求的精度也不同，全部传输渐进网络和无损重建网格通常是不必要的，它占用了更多的网络带宽，同时也浪费了移动终端设备的有限系统资源。基于移动设备与网络的上述特点，提出了一种可视流媒体自适应渐进传输的中间件架构，首先将移动图形进行处理并对其进行简化与压缩，再将其网络与偏移量数据分为重要和次要部分，运用TCP协议和UDP传输两种协议，对数据在无线网络上不同层次的数据运用不同的网络协议传输。通过模拟实验验证了本方法的有效性。 本文提出了适用于无线网络传输的三维图形的几何简化算法和三维图形嵌入式编码压缩算法，同时还提出了模型数据在无线网络上传输的应用架构和传输方法。实验表明，算法具备简化速度快、压缩效率高、易于在有限资源的移动设备上实现；图形数据量化编码后的流媒体可以在无线网络上实现渐进传输。